Principais aplicações da aprendizagem de máquinas na área da saúde

As aplicações de aprendizagem de máquinas em saúde include detection and diagnosis of disease, drug discovery,  and personalized medicine. Nicholas Walker describes how ML is being used to advance healthcare and medical research. 

The number of patients in hospitals is growing rapidly, which means it’s getting more and more challenging to analyze, and even record, all the data on patients today. A good solution to this problem is aprendizagem de máquinas, which makes it easier to automate the analysis of data and makes the healthcare system more robust. Aprendizagem da máquinaA ciência médica e a ciência da computação, como aplicada à saúde, é a confluência de dois campos: a ciência médica e a ciência da computação. Esta aliança tem permitido ao campo médico fazer enormes avanços na área da saúde. 

Há muitas pesquisas sendo realizadas nesta área. O Google, por exemplo, tem inventou um algoritmo que detecta células cancerígenas. Há muitos outros avanços que também estão sendo feitos, dos quais falaremos neste artigo.

Aplicações da aprendizagem de máquinas na área da saúde

O objetivo da aprendizagem de máquinas na ciência da computação é tornar a máquina mais eficiente e confiável. Na saúde, a máquina é uma extensão e um multiplicador de força para o cérebro do médico. Afinal, um paciente sempre precisará do toque e cuidado de um ser humano, o que uma máquina não pode proporcionar. O trabalho de uma máquina, portanto, não é para substituir o médico, mas para ajudá-lo a prestar um melhor serviço e cuidado. 

1. O diagnóstico de doenças cardíacas

The heart is one of the primary organs in our bodies. There are a variety of heart ailments that we suffer from, such as coronary heart disease, coronary artery disease, and so on. Researchers are in the process of developing machine learning algorithms to make it easier to diagnose heart disease. It is a highly researched topic globally and an automated system for the diagnosis of heart disease would be one of the greatest feats of human achievement in the 21st século. 

Os pesquisadores estão trabalhando em Máquinas Vetoriais de Apoio, Naïve Bayes e outras formas de algoritmos de aprendizagem supervisionada de máquinas para resolver o problema de detecção e diagnóstico de doenças cardíacas. Um dos conjuntos de dados mais importantes neste campo é o de UCIO que pode ser usado para treinar algoritmos. 

2. A Previsão do Diabetes

O diabetes não é apenas uma doença perigosa, mas é também uma das doenças mais comuns no mundo. É também uma doença de portal, sendo ela mesma uma das principais causas de outras doenças e levando suas vítimas inexoravelmente em direção à morte. 

O diabetes tem a capacidade de danificar várias partes do corpo, tais como o coração, o rim e o sistema nervoso. O aprendizado da máquina está sendo examinado como uma forma de detectar os marcadores do diabetes suficientemente cedo para que as vidas dos pacientes possam ser salvas. 

Há muitos algoritmos que podem ser usados para prever o diabetes, incluindo Naïve Bayes, Decision Trees, Random Forests, e KNNs. O Naïve Bayes supera os outros quando se trata de precisão, devido ao seu bom desempenho e ao pouco tempo que leva para fazer cálculos. 

3. A previsão da doença hepática

O fígado é mais um órgão que está entre os órgãos primários do corpo. É crucial para o metabolismo e pode ser atacado por uma série de doenças, incluindo câncer hepático, hepatite crônica, cirrose hepática, e muitas outras. 

Data mining and machine learning concepts have recently come into play in the quest for a system to predict liver disease. To be honest, it is quite a challenging endeavor to try and predict liver disease, partly because there are so many possible diseases that could attack the liver and also partly because there is such a huge volume of data on the subject. 

Os pesquisadores, no entanto, estão fazendo o melhor que podem para contornar estas questões. Muito tem sido escrito por vários serviços de redação de ensaios nos estados unidos sobre o uso de técnicas de aprendizagem de máquinas como agrupamento, classificação, e assim por diante. Há também conjuntos de dados disponíveis que os pesquisadores estão usando para desenvolver seus algoritmos. 

4. Aplicações ML em Cirurgia

CirurgiaEm particular a cirurgia robótica, é uma das aplicações mais promissoras da aprendizagem de máquinas na área da saúde. Não é apenas um grande campo, mas uma categoria guarda-chuva com cerca de 4 subcampos: avaliação de habilidades cirúrgicas, sutura automática, modelagem de fluxo de trabalho cirúrgico e melhoria de materiais cirúrgicos robóticos.

A sutura é o processo de costura de uma ferida. Quando é automática, faz com que o procedimento cirúrgico demore muito menos tempo e alivia o estresse do cirurgião. Os pesquisadores estão trabalhando muito neste campo, aplicando os princípios da aprendizagem da máquina aos diferentes aspectos da cirurgia e trabalhando para um futuro onde a cirurgia assistida por robôs seja eficaz e segura, e talvez até minimamente invasiva. 

Na neurocirurgia, por exemplo, os robôs ainda não são tão eficazes quanto os neurocirurgiões gostariam que fossem. Como resultado, praticamente todos os procedimentos são manuais e todo o processo é bastante demorado. Também não há nenhum feedback automático. O desenvolvimento da aprendizagem da máquina neste campo se revelará muito benéfico.

5. A Detecção de Câncer

Machine learning and its different approaches are being used extensively to predict and detect various types of tumours. Aprendizado profundo is also very important in this field since there is no shortage of data and the method is accessible. In fact, deep learning has been quite successful in the diagnosis of breast cancer and has greatly increased accuracy in that field. 

DeepGene, um classificador de aprendizagem profunda para tipos de câncer, tem sido amplamente explorado por pesquisadores chineses. Uma das formas mais promissoras de prever o câncer a que a máquina e o aprendizado profundo estão sendo aplicados é a extração de características dos dados sobre a expressão gênica. Esta abordagem se presta especialmente bem a redes neurais enroladas, um tipo de algoritmo de aprendizagem de máquina.

6. A Descoberta de Novas Drogas

O aprendizado de máquinas está sendo amplamente utilizado na descoberta de drogas e está se mostrando bastante promissor. A Microsoft tem o Projeto Hanover, que está procurando melhorar medicina de precisão utilizando técnicas de aprendizagem de máquinas. Há várias outras empresas trabalhando no mesmo projeto, todas elas utilizando diferentes abordagens promissoras para o problema. 

O aprendizado de máquinas apresenta vários benefícios quando aplicado à ciência da saúde. Tornará o processo de descoberta de novos medicamentos mais rápido e também menos propenso a erros, diminuindo drasticamente a taxa de falhas. Também reduzirá o custo da descoberta de medicamentos, otimizando o processo de fabricação dos mesmos.

7. A personalização do tratamento

Machine learning as applied to the personalization of treatment is one of the most hotly researched areas in both healthcare and machine learning. The goal of personalized treatment is to be able to improve individual health services by using highly individual data and analytical techniques. Machine learning tools for computation and estatísticas are used in this area to develop personalized treatment systems based on the genetic information and symptoms of the patient. 

Algoritmos de aprendizagem supervisionada da máquina são utilizados no desenvolvimento de sistemas de tratamento personalizados utilizando informações médicas individuais dos pacientes. 

Conclusão

As aplicações da aprendizagem de máquinas na área da saúde estão ajudando a desenvolver e fornecer medicamentos personalizados, melhorar a qualidade de vida e detectar doenças desde cedo. O futuro é ao mesmo tempo promissor e brilhante. O aprendizado de máquinas promete fazer avançar a saúde a níveis que talvez não possamos imaginar hoje. No futuro, o poder dos computadores poderá ser exercido sobre as enfermidades físicas da humanidade, fazendo de nós seres verdadeiramente imortais. 

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