Aprendizado de máquina na área da saúde e TI em saúde
Atualmente, o aprendizado de máquina (que faz parte de toda a ciência da inteligência artificial) desempenha um dos maiores papéis em muitas áreas da nossa vida - inclusive na área da saúde. Isso pode incluir diferentes aspectos relacionados à saúde, como o desenvolvimento de novos procedimentos médicos, o tratamento de dados de pacientes e a previsão de resultados do tratamento de doenças .
No entanto, quando se trata de prever o resultado de cirurgias e outros tratamentos médicos, a eficácia dos métodos de aprendizado de máquina é apenas um pouco conhecida, pelo menos em termos de previsão do resultado usando dados coletados de médicos humanos e outros médicos.
Aprendizado de máquina no apoio à decisão clínica
A aprendizagem de máquina pode ajudar os profissionais de saúde a analisar grandes quantidades de dados de pacientes e identificar padrões que podem auxiliar nas decisões clínicas. Os sistemas de apoio à decisão clínica podem usar informações de prontuários eletrônicos, resultados de exames laboratoriais, imagens médicas, medicamentos, sinais vitais e diagnósticos anteriores para fornecer informações relevantes durante o atendimento ao paciente.
Previsão de risco e detecção precoce
Modelos de aprendizado de máquina podem estimar o risco de eventos médicos específicos com base nas características do paciente e em dados históricos. Hospitais e profissionais de saúde podem usar esses sistemas para identificar pacientes que podem precisar de monitoramento mais rigoroso ou avaliação adicional.
Aplicações comuns incluem:
- Previsão de riscos de readmissão hospitalar
- Identificar pacientes com risco de deterioração clínica.
- Detecção de possíveis complicações
- Apoio à avaliação do risco de sepse
- Identificar pacientes que possam necessitar de cuidados preventivos adicionais.
- Previsão da progressão da doença
Essas previsões não substituem o julgamento clínico, pois os profissionais de saúde devem considerar informações que um algoritmo pode não capturar. Em vez disso, as ferramentas baseadas em aprendizado de máquina podem fornecer uma fonte adicional de informações quando os médicos avaliam a condição de um paciente.
Apoio ao tratamento e diagnóstico
O aprendizado de máquina também pode ajudar os médicos a comparar dados de pacientes com padrões encontrados em grandes conjuntos de dados para apoiar decisões de diagnóstico e tratamento. Por exemplo, um sistema de aprendizado de máquina pode identificar combinações de sintomas, resultados de exames laboratoriais e outros indicadores clínicos que podem justificar testes adicionais.
As ferramentas de apoio à decisão clínica também podem ajudar a identificar potenciais interações medicamentosas, recomendar informações clínicas relevantes e destacar alterações incomuns nos dados do paciente.
Integração com sistemas de TI em saúde
O valor do aprendizado de máquina aumenta quando as ferramentas de apoio à decisão funcionam diretamente com os sistemas de TI de saúde existentes. A integração com plataformas de EHR (Registro Eletrônico de Saúde) permite que alertas e previsões relevantes apareçam no fluxo de trabalho normal do profissional de saúde, em vez de exigir aplicativos separados.
No entanto, as organizações de saúde devem avaliar a precisão do modelo, a qualidade dos dados, o viés, a explicabilidade, a privacidade e a segurança clínica antes de implementar o suporte à decisão baseado em aprendizado de máquina.
O monitoramento regular também é importante porque o desempenho do modelo pode mudar conforme as populações de pacientes, as práticas clínicas e os dados disponíveis se alteram.
Aprendizado de máquina para monitoramento remoto de pacientes
O aprendizado de máquina pode aprimorar o monitoramento remoto de pacientes por meio da análise de dados de saúde coletados fora dos ambientes clínicos tradicionais. Sistemas de monitoramento remoto podem coletar informações de dispositivos conectados, sensores vestíveis, aplicativos móveis e equipamentos médicos domiciliares. Algoritmos de aprendizado de máquina podem processar esses dados e identificar padrões que podem exigir a atenção de profissionais de saúde.
Análise de dados de pacientes
Os algoritmos de aprendizado de máquina podem avaliar continuamente medições como frequência cardíaca, pressão arterial, glicemia, saturação de oxigênio, temperatura corporal, peso e atividade física. Em vez de exigir que os profissionais de saúde revisem manualmente cada medição, o aprendizado de máquina pode ajudar a identificar alterações incomuns e priorizar pacientes que possam precisar de atenção adicional.
Aplicações comuns incluem:
- Monitoramento de pacientes com doenças crônicas
- Detecção de alterações na saúde cardiovascular
- Monitoramento dos padrões de glicose no sangue
- Monitoramento das condições respiratórias
- Identificar mudanças na atividade física
- Apoio ao monitoramento pós-cirúrgico
- Detecção de possível deterioração do paciente
O aprendizado de máquina também pode combinar múltiplas medições para identificar padrões que podem não ser óbvios quando cada medição é analisada separadamente.
Alertas e monitoramento preditivo
Sistemas de monitoramento remoto baseados em aprendizado de máquina podem gerar alertas quando os dados do paciente atingem limites predefinidos ou apresentam padrões associados a riscos aumentados à saúde. Esses alertas podem ajudar as equipes de saúde a priorizar o acompanhamento e determinar quando um paciente pode precisar de avaliação adicional.
Os modelos preditivos também podem estimar a probabilidade de eventos futuros analisando mudanças ao longo do tempo, em vez de se basearem apenas em medições individuais. Essa abordagem pode possibilitar intervenções mais precoces e reduzir consultas desnecessárias, permitindo que os pacientes permaneçam em observação remota com segurança.
Integração com a Telemedicina
O monitoramento remoto de pacientes torna-se mais útil quando ferramentas de aprendizado de máquina se integram a plataformas de telessaúde e registros eletrônicos de saúde. Os médicos podem revisar medições relevantes, alertas e tendências do paciente antes ou durante consultas virtuais.
Organizações de saúde devem validar modelos de aprendizado de máquina e proteger os dados dos pacientes, pois o monitoramento remoto envolve a coleta contínua de informações de saúde sensíveis.
Previsão de resultados de doenças
Agora, em um estudo no Journal of the American Medical Association (JAMA) em 12 de julho de 2015, pesquisadores da University of Rochester Medical Center e da University of Illinois estão relatando que o aprendizado de máquina pode permitir que médicos humanos façam previsões relativamente precisas de resultados de doenças.
Os pesquisadores, liderados pelo Prof. Paul Nierenberg, desenvolveram um algoritmo que usa uma coleção de dados, incluindo dados do paciente, para prever os resultados da doença e das complicações em cirurgias e outros procedimentos médicos, combinando informações dos registros médicos dos pacientes com informações do computador. programas que calculam as probabilidades do resultado.
Previsão de resultados de cirurgias
Essas informações podem ser usadas nas análises pré-cirúrgicas para antecipar os resultados prováveis de um determinado procedimento.
"A geração atual de procedimentos diagnósticos e cirúrgicos é uma combinação de simulação computadorizada de todo o procedimento e do histórico médico do paciente", explica o Dr. Brian Meech, autor sênior do estudo e diretor do Centro de Informações Médicas da Universidade de Rochester Centro médico. "Infelizmente, os modelos de computador simulam apenas a análise de risco-benefício em uma fração relativamente pequena de procedimentos cirúrgicos, geralmente menos de um por cento".
O método de análise do estudo teve implicações além dos efeitos potenciais do procedimento na condição médica do receptor. Ao comparar o risco de eventos adversos nos procedimentos cirúrgicos para pessoas de todas as idades, foi levantada a hipótese de que um número maior de procedimentos teria sido realizado antes do diagnóstico e, portanto, em uma faixa etária diferente, tornando-os menos arriscados para resultados adversos.
A nova pesquisa analisou os dados de mais de 6.000 operações ao longo de um período de 40 anos nos EUA, a segunda maior população em que esses dados estavam disponíveis.
Desenvolvimento de novos medicamentos
O uso de aprendizado de máquina na descoberta preliminar de medicamentos (em estágio inicial) tem potencial para vários usos, desde a triagem inicial de compostos de medicamentos até a taxa de sucesso prevista com base em fatores biológicos.
Pode ajudar a prever a eficácia e a segurança dos medicamentos (que é um dos principais objetivos do desenvolvimento de novos medicamentos), além de fornecer informações sobre novos ingredientes que estão potencialmente se desenvolvendo em novos medicamentos.
Essa nova abordagem para o desenvolvimento de novos medicamentos é importante porque as abordagens atuais se baseiam na suposição de que cada composto possui um alvo específico e bem estudado, o que limita o desenvolvimento de novos medicamentos a pequenos grupos de compostos. Além disso, supõe-se que o "melhor" composto seja o primeiro a chegar a ensaios clínicos.
Isso significa que muitos compostos que podem não causar danos, podem ter apenas um efeito fraco ou podem ser prejudiciais em altas doses podem obter a aprovação do FDA, mesmo que esses compostos não possam ser estudados com confiabilidade, pois podem ser mais prejudiciais com o aumento da dose.
Mineração de dados
A mineração de dados é um campo de estudo cada vez mais importante em saúde pública. Ao executar uma variedade de tarefas, como aprendizado de máquina na pesquisa, a mineração de dados assume uma ampla variedade de formas: aplicação de um modelo baseado em dados para extrair significado de um conjunto de dados, extrair variáveis relevantes de um conjunto de dados e avaliar um modelo nessas variáveis.
A mineração de dados é um campo de estudo altamente complexo e interdisciplinar que pode variar de análise básica de dados a mineração de dados e interpretação de dados.
Health IT
