Veja o cenário atual de aprendizado de máquina na área da saúde

Veja o cenário atual de aprendizado de máquina na área da saúde
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Apenas alguns anos atrás, todos estavam se perguntando sobre o crescimento da IA, mas em pouco tempo, ela conseguiu ganhar popularidade. Várias demandas e combinações de outros eventos ajudaram a IA a se tornar mais do que apenas uma moda.

Como um todo, a IA é basicamente uma ciência que imita possibilidades humanas, enquanto o aprendizado de máquina é um dos subconjuntos da IA. O aprendizado de máquina ajuda os computadores a aprender e melhorar sem nenhuma programação explícita. Ele permite que as máquinas acessem os dados para encontrar os padrões para tomar uma decisão melhor. O aprendizado de máquina é usado com o objetivo principal de fazer com que os computadores aprendam sem assistência humana e ajustar as ações de acordo.

Quando se trata da aplicação do aprendizado de máquina, diferentes áreas como assistência médica, serviços financeiros, governo, marketing, transporte e outros estão usando. Neste artigo, discutiremos como o aprendizado de máquina ajudou a indústria da saúde, mas antes de abordar isso, vamos discutir primeiro os vários algoritmos que são usados ​​no aprendizado de máquina para fazer previsões confiáveis.

Algoritmos de aprendizado de máquina

Aprendizado de máquina na área da saúde

Esses algoritmos são divididos em categorias com base em sua finalidade. Em termos gerais, existem 3 categorias principais, como Aprendizado Supervisionado, Aprendizado Não Supervisionado e Aprendizado por Reforço.

Aprendizado supervisionado

Também é conhecido como Aprendendo com exemplos. Nesse tipo de algoritmo, o ser humano atua como professor para fazer com que os programas de computador aprendam a resposta correta e analisem os padrões para obter previsões precisas. Esse processo de treinamento continua até que o modelo atinja o nível de precisão desejado.

Além disso, é classificado em dois tipos, ou seja, Classificação e Regressão. A classificação é usada para prever respostas em Sim ou Não. Por exemplo, este tumor é canceroso? Ou existe a possibilidade de arritmia? Visto que a regressão é usada para prever respostas como “Quanto” e “Quantos”. Exemplos de algoritmos de aprendizado supervisionado são o vizinho mais próximo, SVM (Support Vector Machines), regressão linear, Naive Bayes, redes neurais e outros.

Aprendizagem não supervisionada

Ao contrário do aprendizado supervisionado; aqui, não há professores. Técnicas de aprendizado não supervisionado classificam os dados, encontrando as semelhanças entre os dados de entrada. Esses algoritmos são úteis nos casos em que os humanos não têm nenhum conhecimento sobre os dados. É usado para agrupar populações de diferentes grupos e seus exemplos são o algoritmo Apriori, agrupamentos K-means, regras de associação e outros.

Aprendizagem por Reforço

Ajuda a máquina a tomar decisões específicas. Nisso, a máquina é exposta a um ambiente no qual se treina usando o método de tentativa e erro. No caso de uma resposta errada, a máquina é informada, mas não é informada sobre como corrigir a resposta. Explora várias possibilidades até encontrar a resposta correta; seus exemplos são Q-Learning, redes de Adversários Profundos e outros. O aprendizado por reforço é amplamente utilizado para carros autônomos, mãos robóticas e jogos de tabuleiro como aplicativos de xadrez.

Você pode ler algoritmos de aprendizado de máquina para saber mais detalhes sobre os diferentes tipos de algoritmos amplamente utilizados no aprendizado de máquina.

Aprendizado de máquina e assistência médica

varredura humana

Nos últimos anos, a assistência médica se tornou uma preocupação séria para quase todos. Apesar das melhorias nas tecnologias, o diagnóstico correto e preciso de determinada condição ainda é difícil até que uma determinada condição de saúde se torne evidente. No mundo, onde todos estão percebendo a importância dos exames preventivos de saúde, o aprendizado de máquina está se tornando a tendência de rápido crescimento. Ela desempenha um papel fundamental não apenas na identificação da doença, mas também na ajuda de especialistas médicos para analisar os dados com mais precisão, analisando as tendências dos dados anteriores.

Atualmente, os programas de aprendizado de máquina são usados ​​em vários hospitais e centros de diagnóstico para armazenar os dados e reconhecer o padrão. Essas técnicas analisam os registros de saúde que contêm todos os padrões e conjuntos de dados e, em seguida, o reconhecimento de padrões é usado para prever o diagnóstico preciso e o planejamento adicional do tratamento. O aplicativo de aprendizado de máquina inclui chatbots para reconhecimento de fala para identificar os sintomas de um paciente; em oncologia para determinação de tecidos cancerígenos; em patologia para identificação de doenças com base na análise feita a partir de sangue, urina ou saliva; para identificar doenças raras pelo reconhecimento facial e outras.

Aqui estão algumas condições médicas que o Machine Learning pode prever com alta precisão!

1. Diabetes

É uma doença na qual o nível de glicose no sangue do nosso corpo se torna muito alto, causando diversos problemas. Agora, tornou-se uma epidemia que afeta milhões de pessoas em todo o mundo.

Até agora, vários algoritmos foram desenvolvidos para diagnosticar diabetes, como Naive Bayes, máquina de vetores de suporte, árvore de decisão e outros. Entre todos, Naive Bayes ofereceu a maior precisão, isto é, 95% para o diagnóstico de diabetes e a maioria dos outros mostrou a precisão entre 65% e 85%.

2. Doenças do fígado

Fígado

Consiste em certas condições que afetam o fígado, causando comprometimento hepático. Essas doenças são as mais difíceis de diagnosticar. Devido a seus sintomas sutis, o diagnóstico precoce da doença hepática na maioria dos casos se torna difícil.

Hoje, vários algoritmos de aprendizado de máquina são usados ​​para diagnosticar e classificar doenças hepáticas, como doença hepática alcoólica, hepatoma primário, cirrose hepática e colelitíase . Esses algoritmos são máquinas de vetores de suporte, análise discriminante linear, análise discriminante quadrática, Mahalanobis e vários outros.

Outro artigo publicado por M. Fatima e M. Pasha mostra a importância do Algoritmo FT Tree sobre outros algoritmos para o diagnóstico de doença hepática. De acordo com este estudo, o algoritmo FT Tree oferece até 97% de correção no diagnóstico de doenças hepáticas.

3. Arritmia

Arritmia é referida como batimento cardíaco irregular, o que significa que seu batimento cardíaco é muito rápido ou muito lento ou com um padrão irregular. Isso ocorre devido ao mau funcionamento dos impulsos elétricos do coração. Arritmia pode levar a dores no peito, desmaios ou tonturas.

Pesquisadores da Universidade de Stanford publicaram um trabalho de pesquisa mostrando como eles usaram uma rede neural convolucional para detectar a ampla gama de arritmias distintas de um ECG.

4. Pneumonia

Raio X dos pulmões

É uma infecção que inflama os sacos de ar dos pulmões, causando tosse com catarro ou pus. Geralmente, pode levar a febre, calafrios, dificuldade em respirar e também é contagiosa.

Uma equipe liderada por P. Rajpurkar e J. Irvin, da Universidade de Stanford, desenvolveu uma rede neural convolucional de 12 camadas que pode processar a radiografia do tórax para detectar pneumonia. Eles publicaram o artigo afirmando que seu modelo excede o desempenho médio do radiologista na detecção de pneumonia.

5. Manchas de Gram

A coloração de Gram é um método de coloração usado para distinguir as espécies bacterianas em dois grupos, isto é, Gram-positivas e Gram-negativas. No diagnóstico médico, é realizada em fluidos corporais, como sangue, saliva, urina ou outros, para diagnosticar uma infecção.

K. Smith, A. Kang e J. Kirby publicaram um trabalho de pesquisa declarando o uso da rede neural convolucional (CNN) para classificar as imagens microscópicas da mancha em bactérias gram-positivas, bactérias gram-negativas ou apenas o fundo sem qualquer bactéria. Seu modelo mostrou a precisão de 92,5% e uma especificidade acima de 93%. A maioria dos erros ocorreu devido às manchas de bactérias raras.

6. Alzheimer

cérebro

Também conhecida como demência senil, a doença de Alzheimer é uma doença neurodegenerativa em que as células cerebrais degeneram e eventualmente morrem. Lentamente, isso prejudica e, com o tempo, destrói a memória. Além disso, também pode afetar outras funções mentais.

Alguns pesquisadores de Londres usaram dados do Alzheimer do ADNI para desenvolver um modelo que pode prever com sucesso o Alzheimer. Isso é feito através da análise da ressonância magnética de um cérebro saudável, de um cérebro com comprometimento leve e de um cérebro com doença de Alzheimer.

7. Câncer de mama

O câncer é a segunda causa de morte no mundo, enquanto o câncer de mama é a principal causa de morte entre as mulheres em todo o mundo. No câncer de mama, tumores malignos são desenvolvidos na mama e afetam os tecidos circundantes.

Para combater isso, já foram desenvolvidos vários algoritmos de aprendizado de máquina, como máquina de vetores de suporte, rede neural artificial, vizinho mais próximo de K, árvore de decisão e outros . Esses algoritmos são usados ​​para analisar mamografias ou lâminas de tecido para detectar câncer de mama.

Agora, os pesquisadores do Google desenvolveram uma ferramenta de aprendizado profundo que pode detectar o câncer de mama com precisão de até 99%. Ele analisa os slides de patologia e desempenha um papel significativo na redução do tempo médio de revisão de slides. 

Varredura corporal

O câncer de pulmão ou câncer pulmonar é a principal causa de morte relacionada ao câncer no mundo. É um tipo de câncer que resulta em crescimento descontrolado de células no tecido pulmonar. Se não for controlado, o câncer de pulmão pode até se espalhar para áreas próximas e outras partes do corpo que afetam seus tecidos.

Novamente, diferentes algoritmos foram propostos para a detecção de câncer de pulmão. Entre outros, um dos mais importantes é o algoritmo baseado em redes neurais para detectar câncer de pulmão de pequenas células através da análise de tomografias computadorizadas.

9. Autismo

É um distúrbio do desenvolvimento que afeta o sistema nervoso, levando à diminuição da capacidade de se comunicar e interagir com os outros. O diagnóstico precoce do autismo pode desempenhar um papel crucial para reduzir os sintomas e apoiar a aprendizagem do desenvolvimento.

Existem vários trabalhos de pesquisa que já foram publicados, mostrando a eficácia do aprendizado de máquina para o diagnóstico de autismo. Um artigo publicado por H. Abbas, F. Garberson e outros provou que o aprendizado de máquina é um método eficaz para detectar autismo em crianças.

Enquanto isso, se você estiver interessado em projetar algoritmos de aprendizado de máquina para detectar e diagnosticar diferentes condições de saúde, poderá optar pelo curso “Aprendizado de Máquina Aplicado para Assistência à Saúde”.

Observações finais

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A beleza da ciência reside na sua natureza em constante evolução, que suporta as necessidades humanas de todas as formas possíveis. É verdade que com toda inovação sempre houve uma preocupação com as possibilidades; mas também é verdade que todas as tecnologias notáveis ​​a partir de agora superaram com êxito todas as preocupações.

Quando se trata de aprendizado de máquina, é uma tecnologia emergente. Em relação aos cuidados de saúde, ainda está em sua fase inicial de adoção, tanto pelos médicos quanto pelo público. No entanto, apesar de todas as preocupações relacionadas à confiabilidade, precisão, número limitado de dados disponíveis e outros, ele tem um grande potencial para alterar todo o sistema de saúde em sua totalidade.

As empresas em todo o mundo estão fazendo esforços significativos para trazer o aprendizado de máquina na área de saúde para indivíduos comuns. Embora, depois de todos os esforços, os algoritmos de aprendizado de máquina exijam testes contínuos e vigorosos para implementá-lo em aplicativos do mundo real. Além da condição mencionada acima, existem várias condições em que essa tecnologia já está sendo testada, como câncer de pele, onicomicose, cáries e muito mais. Além disso, também possui possibilidades em chatbots, cirurgia robótica, descoberta de medicamentos, automação e outros.

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