Machine learning: O que é? como funciona? como surgiu? Qual o seu impacto na área da saúde?

Publicado em: 22 julho 2019 - Categoria: Inovação

O avanço da tecnologia é uma benesse para todo e qualquer empresário que deseja impulsionar o seu negócio e colher frutos a curto, médio e longo prazos.

Ter a mesma disponível na sua empresa pode ser o fator diferencial entre a sua corporação e a concorrência. 

Ter a ciência completa do que se tratam as diversas novidades que surgem com o passar dos anos, é uma tarefa obrigatória para todo empreendedor que deseja obter sucesso no mercado.

Hoje falaremos sobre Machine Learning.

Aliás, você sabe o que significa o termo? Sabe como ela se aplica na sua empresa e qual o seu impacto na área da saúde?

Fique tranquilo. Nós preparamos um artigo completo e muito didático para tirar estas e todas as suas outras dúvidas.

Vamos lá?

Machine Learning: o que é

Machine Learning é uma aplicação da inteligência artificial (IA) que fornece aos sistemas a capacidade de aprender e melhorar automaticamente a partir da experiência, sem ser explicitamente programado. 

O Machine Learning se concentra no desenvolvimento de programas de computador que podem acessar dados e usá-los para aprender por si mesmos.

O processo de aprendizagem começa com observações ou dados, como exemplos, experiência direta ou instrução, a fim de procurar padrões nos dados e tomar melhores decisões no futuro com base nos exemplos que fornecemos. 

O objetivo principal é permitir que os computadores aprendam automaticamente sem intervenção humana ou assistência e ajustar as ações de acordo.

Alguns métodos de Machine Learning

Algoritmos de Machine Learning são frequentemente categorizados como supervisionados ou não supervisionados.

Algoritmos de Machine Learning supervisionados podem aplicar o que foi aprendido no passado a novos dados usando exemplos rotulados para prever eventos futuros. 

A partir da análise de um conjunto de dados de treinamento conhecido, o algoritmo de aprendizado produz uma função inferida para fazer previsões sobre os valores de saída. 

O sistema é capaz de fornecer alvos para qualquer nova entrada após treinamento suficiente. O algoritmo de aprendizado também pode comparar sua saída com a saída correta e planejada e encontrar erros para modificar o modelo de acordo.

Em contraste, os algoritmos de Machine Learning não supervisionados são usados ​​quando as informações usadas para treinamento não são classificadas nem rotuladas. 

A aprendizagem não supervisionada estuda como os sistemas podem inferir uma função para descrever uma estrutura oculta a partir de dados não rotulados. 

O sistema não calcula a saída correta, mas explora os dados e pode extrair inferências de conjuntos de dados para descrever estruturas ocultas de dados não rotulados.

Algoritmos de Machine Learning semi-supervisionados estão em algum lugar entre aprendizado supervisionado e não supervisionado, uma vez que usam dados rotulados e não rotulados para treinamento – normalmente uma pequena quantidade de dados rotulados e uma grande quantidade de dados não rotulados. 

Os sistemas que usam esse método são capazes de melhorar consideravelmente a precisão da aprendizagem. 

Normalmente, a aprendizagem semi-supervisionada é escolhida quando os dados rotulados adquiridos requerem recursos qualificados e relevantes para treiná-los / aprendê-los. 

Caso contrário, a aquisição de dados não rotulados geralmente não requer recursos adicionais.

O algoritmo de Machine Learning de reforço é um método de aprendizado que interage com seu ambiente, produzindo ações e descobre erros ou recompensas. 

Pesquisa por tentativa e erro e recompensa atrasada são as características mais relevantes da aprendizagem por reforço. 

Este método permite que máquinas e agentes de software determinem automaticamente o comportamento ideal dentro de um contexto específico, a fim de maximizar seu desempenho. 

Feedback de recompensa simples é necessário para que o agente saiba qual ação é a melhor; isso é conhecido como sinal de reforço.

O Machine Learning permite a análise de grandes quantidades de dados. 

Embora geralmente forneça resultados mais rápidos e precisos para identificar oportunidades lucrativas ou riscos perigosos, também pode exigir mais tempo e recursos para treiná-los adequadamente. 

A combinação de Machine Learning com IA e tecnologias cognitivas pode torná-lo ainda mais eficaz no processamento de grandes volumes de informações.

O Impacto do Machine Learning na área da saúde:

O campo da medicina tem algumas características que o tornam um alvo atraente para Machine Learning

A natureza de alto risco do diagnóstico correto da doença, juntamente com médicos sobrecarregados e fatigados, pode levar a casos em que pacientes com doenças facilmente tratáveis ​​não tenham seus casos diagnosticados.

Combinado com essa defasagem nos diagnósticos devido ao número limitado de médicos disponíveis e custos de diagnóstico caros, os algoritmos de Machine Learning podem parecer muito atraentes para aos olhos dos pacientes e às clínicas que precisam de coragem para implementarem o mesmo. 

Se o Machine Learning é capaz de assumir o processo de diagnóstico, ele seria capaz de processar um grande número de diagnósticos médicos, liberando médicos para trabalhar diretamente em salvar vidas.

Os campos que usam a Tomografia de Coerência Óptica (OCT), como oftalmologia ou imagens baseadas em raios X (como em câncer ou pneumonia), podem se beneficiar ao máximo dessas tecnologias devido ao seu alto volume e grande complexidade. 

À medida que a tecnologia médica avança, essas varreduras podem se tornar cada vez mais detalhadas. 

Embora o aumento de detalhes torne as digitalizações da OCT mais precisas, elas também dificultam a interpretação dos médicos, pois há mais dados a serem processados. No entanto, o Machine Learning não sofreria com esse problema.

A IDx, empresa especializada em diagnósticos de retinopatia diabética baseada em Machine Learning, causou recentemente um enorme impacto no campo da medicina. 

Seus algoritmos de Machine Learning são capazes de ter um desempenho tão bom quanto ou melhor do que a prática clínica na hora da detecção de várias doenças retinianas, como a retinopatia diabética. 

Nos casos em que o paciente já tivera que marcar uma consulta e esperar uma semana pelos resultados, agora a IA será capaz de diagnosticar os pacientes em apenas cinco minutos. 

Isso permite que muito mais pacientes sejam diagnosticado ​​e, portanto, potencialmente tratados para essa doença. 

Nos Estados Unidos, 8.000.000 pessoas sofrem de retinopatia diabética e estima-se que cerca de 24.000 pessoas fiquem cegas devido a esta doença por ano. 

Claramente, os diagnósticos mais rápidos do sistema de IDx permitirão que muitos mais pacientes sejam diagnosticados e curados desta doença.

Uma consideração principal da saúde é sempre o custo. Os tratamentos são avaliados pela benesse que eles causam versus o custo do tratamento. 

Portanto, os tratamentos com boa relação custo-benefício são muito desejáveis ​​no atual clima de assistência médica carente de recursos. 

Normalmente, um diagnóstico de retinopatia diabética conduzido por um médico custará entre 130 e 150 dólares, o que torna a consulta possivelmente desnecessária pouco atraente para muitos pacientes em potencial. 

No entanto, o sistema da IDx custará apenas pacientes entre US $ 30 e US $ 50, o que permitirá que os sistemas de saúde reembolsem muitos outros procedimentos e sejam simultaneamente mais atraentes para muitas famílias preocupadas com custos, pois custam apenas uma fração do procedimento alternativo.

Este é apenas um dos muitos novos algoritmos de Machine Learning que impactam o campo da medicina. 

Parece provável que o Machine Learning será capaz de assumir mais e mais diagnósticos médicos com uso intensivo de dados à medida que a tecnologia se desenvolve mais. 

Isso pode eventualmente resultar em um futuro onde os diagnósticos médicos são feitos inteiramente por computadores, liberando os médicos para se concentrarem inteiramente no tratamento.

 

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