🚀 Queridos amigos do Ark,
🧐 Ultimamente, Bate-papo GPT é um assunto importante em todas as conversas. No entanto, essa não é a única técnica de IA que está sendo explorada no setor de saúde. Aqui nós falamos sobre 5 técnicas de IA que também estão se destacando no setor.
A ante-sala da inteligência artificial
O termo “inteligência artificial” pode ser enganoso porque, devido ao uso excessivo da expressão, seu significado começou a ser inflado. Isso implica software com cognição e senciência, uma tecnologia muito mais desenvolvida do que a usada na maioria das vezes. Um número crescente de algoritmos promete gravar e transcrever reuniões/conversas automaticamente, analisar o conteúdo e fornecer um resumo pesquisável. Algumas dessas soluções são projetadas especificamente para uso médico, outras são voltadas para um público mais geral.
Os reconhecedores de padrões dominam o mundo
O aprendizado de máquina é o campo da ciência da computação que permite que os computadores aprendam sem serem explicitamente programados com base em estatísticas computacionais e mineração de dados. Assim como acontece com as estatísticas tradicionais, o aprendizado de máquina exige conjuntos de dados de treinamento suficientes e os algoritmos corretos para otimizar seu desempenho no conjunto de dados de treinamento antes do teste.
O aprendizado supervisionado é normalmente usado para problemas de classificação. Você tem dados de entrada e saída, e o algoritmo aprende regras básicas sobre como categorizar. É o tipo de aprendizado de máquina mais popular na medicina e, em alguns anos, será amplamente utilizado em imagens médicas em radiologia, patologia e outros campos intensivos em imagens.
O aprendizado de máquina supervisionado também pode ser implementado de forma eficaz para prever eventos de saúde com base em vários dados de entrada, que podem ser classificados de forma linear. Por exemplo, a partir de estatísticas sobre taxas de vacinação contra o sarampo e surtos de doenças dos Centros de Controle e Prevenção de Doenças, bem como dados de saúde não tradicionais, incluindo vigilância sindrômica e dados de mídia social gerados pelo uso de software que extrai de uma ampla variedade de fontes de registros médicos, um algoritmo pode fornecer um mapa confiável de futuros focos de surtos de sarampo.
Aprendizado de máquina não supervisionado e interações medicamentosas
No caso do aprendizado de máquina não supervisionado, o programa de computador é solicitado a descobrir estruturas e padrões inerentes encontrados nos dados. Diferentemente do caso do aprendizado de máquina supervisionado, os conjuntos de dados não são rotulados nem estruturados. Geralmente é usado para prever resultados desconhecidos e determinar como descobrir padrões ocultos. Na medicina, por exemplo, amostras de tecido podem ser agrupadas de acordo com valores de expressão gênica semelhantes usando técnicas de aprendizado não supervisionado. Como exemplo de algoritmos de aprendizado de regras de associação, pode-se mencionar o teste de novas interações medicamentosas.
Aprendizado profundo em medicina
O aprendizado profundo é o subcampo do aprendizado de máquina no qual os computadores aprendem com a ajuda de redes neurais em camadas. Os algoritmos de aprendizado profundo geralmente lidam com conjuntos de dados confusos e pilhas de informações não estruturadas para tentar fornecer respostas a perguntas difíceis.
Como exemplo de aprendizado profundo em medicina, os pesquisadores propuseram uma abordagem para deduzir políticas de tratamento para pacientes sépticos usando modelos de espaço de estados contínuos e aprendizado por reforço profundo. Em outro estudo, especialistas tentam resolver o difícil problema de estimar o tamanho dos pólipos usando imagens ou vídeos de colonoscopia, o que é crucial para fazer um diagnóstico no rastreamento do câncer de cólon.
Os novos chatbots médicos de IA
Apenas algumas semanas após o lançamento do ChatGPT, o Google/DeepMind anunciou o lançamento do MedPalm, um grande modelo de linguagem projetado especificamente para responder questões relacionadas à saúde com base em seu modelo PalM de 540 bilhões de parâmetros. Esse chatbot fornece várias aplicações médicas em potencial, incluindo recuperação de conhecimento, suporte à decisão clínica, resumo das principais descobertas em estudos e triagem das preocupações de cuidados primários dos pacientes, entre outras.
Vamos conversar se você tiver alguma ideia para implementar a IA generativa em seu fluxo de trabalho médico!
Se você tem casos de uso de IA na área de saúde em mente, pode nos dizer aqui.
Atenciosamente,
