por Rodrigo Costa, sócio-diretor & Head de Digital Business da Kron Digital
O setor de saúde preso em processos manuais e atolado em pilhas de papel ficou no passado. O processo de digitalização tem evoluído rapidamente com adoção de tecnologias como Inteligência Artificial (IA), Big Data e automação. O Machine Learning (aprendizado de máquina) é uma das mudanças que está avançando na área médica.
A saúde lida com uma grande quantidade de dados complexos e o Machine Learning vem como uma solução para processar essas informações e gerar insights valiosos para médicos e pacientes. A identificação de novas doenças e o diagnóstico pode ser aprimorada pelos algoritmos. Um exemplo é a interpretação de imagens médicas, como as de raio-x, um processo que se mostrou tão preciso quanto uma análise humana.
Do lado operacional, as tarefas administrativas representam uma grande parte do trabalho. Os algoritmos de Machine Learning podem ajudar em afazeres desse tipo, como agendamento de consultas, gerenciamento de registros de saúde e no faturamento médico. Isso libera um tempo valioso para a equipe preste mais cuidados aos pacientes e se concentre em atividades mais estratégicas.
Outro aspecto promissor do aprendizado de máquina na área da saúde é o da medicina de precisão. Grandes quantidades de informações do paciente podem ser processadas para identificar padrões ou tratamentos mais eficazes para cada indivíduo. Isso contribui para um melhor resultado para a equipe de saúde e para os pacientes.
Além desses benefícios, a adoção do Machine Learning no setor de saúde se mostra vantajosa pela redução de custos. Ao automatizar tarefas como as administrativas já descritas, as instituições de saúde podem economizar com mão de obra e, ao mesmo tempo, tornar-se mais eficientes no uso dos recursos de que dispõem.
Desafios para implantação do Machine Learning na saúde
Apesar de todos esses benefícios, há vários desafios a serem enfrentados na adoção do Machine Learning. O primeiro é abordar a qualidade das informações usadas por cada sistema para prever os resultados. Não basta pegar qualquer dado disponível para treinar algoritmos. Para que esses sistemas façam as melhores previsões possíveis, os dados precisam ser uniformes e da mais alta qualidade, para evitar erros e inconsistências.
Outro ponto importante é que os dados devem ser imparciais, para que a análise e os insights sejam categóricos. Por isso, é preciso considerar vieses que possam atrapalhar esse processo. Dentre eles, podemos citar o viés de amostra (não representam a totalidade); de exclusão (são considerados desnecessários e retirados do banco); e de medição (coletados de forma diferente do padrão de teste).
O aprendizado de máquina pode abrir oportunidades significativas na área da saúde. Desde a melhoria e diagnóstico de doenças até o desenvolvimento de medicamentos personalizados – para o Gartner até 2025, mais de 30% de novos medicamentos devem ser sistematicamente descobertos a partir de técnicas de IA. No entanto, com essas oportunidades, surgem desafios que devem ser enfrentados para que a tecnologia funcione adequadamente nas organizações de saúde. Abordar esses problemas garantirá que a estratégia de Machine Learning seja incorporada com segurança e eficiência.