As novas ferramentas digitais proporcionadas pela tecnologia
Atualmente, a sociedade é permeada por tecnologia, nas mais diversas e variadas áreas e setores. Os avanços tecnológicos proporcionam novas e interessantes formas de realizar determinadas tarefas, como, por exemplo, ajudar na elaboração e realização de pesquisas relacionadas à saúde. Essas inovações trazem ferramentas e softwares que são capazes de facilitar análises e estudos em diferentes campos do saber.
Neste texto será apresentada a utilização do “Machine Learning” (Aprendizado de Máquinas) para a predição de doenças crônicas não transmissíveis, um dos exemplos de como as novas tecnologias podem auxiliar na questão da saúde, na sociedade. Entretanto, antes de falar diretamente de sua aplicação nessa problemática, é de grande importância trazer uma explicação sobre o que são doenças crônicas e o que é “Machine Learning“, para que seja possível compreender de maneira mais fácil.
Doenças Crônicas: Características e Tipos
Doenças crônicas muitas vezes demoram a ser descobertas, muitas são diagnosticadas apenas quando o indivíduo que a possui, começa a perceber os sintomas, de maneira tardia. Sendo assim, essas enfermidades tornam-se ainda mais perigosas, pois muitas delas agem de forma “silenciosa”, ou seja, o quanto antes forem descobertas, menores serão as chances de desenvolver complicações ocasionadas por elas. As principais características utilizadas para definir as doenças crônicas são, o desenvolvimento demorado e a sua duração longa. Elas podem ser divididas em transmissíveis, causadas por agentes infecciosos, e as não transmissíveis.
Neste texto, serão abordadas as não transmissíveis, que podem surgir e se desenvolver por diferentes fatores. Muitos deles envolvem o estilo de vida, como a alimentação, consumo de substâncias como álcool e drogas, falta de exercício físico, etc. Entretanto, vale ressaltar que a predisposição genética também influencia no desenvolvimento dessas doenças crônicas. Alguns exemplos mais conhecidos e comuns delas são, a diabetes, a hipertensão, a asma, o Alzheimer, a esclerose múltipla, entre outras. Infelizmente, de acordo com a OMS (Organização Mundial da Saúde), as doenças crônicas não transmissíveis são responsáveis por 63% dos óbitos no mundo. Dessa forma, é necessário estar atento e adotar hábitos que auxiliem na prevenção delas.
Machine Learning e Inteligência Artificial
O “Machine Learning” ou o “Aprendizado de Máquina”, em português, consiste em uma das áreas ligadas à Inteligência artificial, que possibilita que os computadores aprendam e entendam os dados recebidos de maneira automática. Deste modo, essa ferramenta faz com que os sistemas consigam receber muitos e diferentes tipos de dados e sejam capazes de processá-los, com o objetivo de encontrar uma determinada solução ou resposta.
A aplicação do Aprendizado de Máquinas na saúde
Tendo em vista os tópicos anteriores é possível avançar e trazer os impactos e os benefícios da aplicação e da utilização do Aprendizado de Máquinas na saúde de forma geral. Para começar, o “Machine Learning” é capaz de cruzar inúmeras informações de um banco de dados de diversos pacientes com suas características demográficas, socioeconômicas e de saúde.
Através das características da população, os computadores começam a aprender e seguir determinados padrões, identificando possíveis problemas e complicações que podem levar um indivíduo a desenvolver determinadas doenças. Ou seja, o aprendizado de máquinas, área da inteligência artificial, proporciona aos profissionais da área da saúde uma maior assertividade e eficiência na hora de chegar a uma determinada conclusão de um caso.
Dessa forma, trazendo para eles uma maior segurança, precisão e assertividade nos diagnósticos. Além disso, essa tecnologia possibilita um atendimento mais dinâmico, uma automação de processos administrativos e também é capaz de viabilizar um tratamento mais personalizado para cada paciente. Tudo isso acaba reduzindo custos, economizando tempo das instituições de saúde.
A aplicação e a utilização do Machine Learning na predição de doenças crônicas não transmissíveis
Além dos benefícios citados anteriormente, o “Machine Learning” possui outra grande vantagem, que é a possibilidade de predizer doenças crônicas não transmissíveis. Algo muito importante, afinal, essas enfermidades muitas vezes são silenciosas.
Em uma pesquisa realizada por Felipe M. Delpino e colaboradores, “Machine learning for predicting chronic diseases: a systematic review”, foi possível analisar essa característica. Na conclusão deste estudo, é dito que o Aprendizado de Máquinas é promissor, pois possui a capacidade de prever o surgimento de doenças como hipertensão, diabetes, câncer, doenças pulmonares crônicas, etc, tudo isso em diferentes contextos.
Por fim, o estudo em questão, confirma os pontos positivos citados no tópico anterior e também ressalta que é de grande importância que no futuro sejam utilizadas bases de dados ainda maiores, com o objetivo de reduzir riscos de erros.
