Capacitando o diagnóstico médico com o treinamento de aprendizado de máquina Ppt

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Este slide ilustra a importância do aprendizado de máquina no diagnóstico médico. A Inteligência Artificial e o Machine Learning tornaram-se ferramentas vitais para a resolução de questões complicadas nas disciplinas nos últimos anos. O diagnóstico assistido por aprendizado de máquina, em particular, tem o potencial de revolucionar a assistência médica, aproveitando grandes quantidades de dados do paciente para fornecer diagnósticos exatos e personalizados.

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Este slide mostra como o aprendizado de máquina pode aprimorar o modelo de diagnóstico com base nas informações fornecidas pelos dados clínicos. As informações incluem tudo, desde sintomas clínicos até testes bioquímicos e saídas de equipamentos de imagem.

Notas do instrutor: os tipos de dados que podem ser usados para obter um diagnóstico médico preciso usando o aprendizado de máquina são:

• Dados de doenças: medidas fisiológicas e dados sobre doenças ou sintomas reconhecidos são exemplos de dados de doenças
• Dados Ambientais: Informações sobre a exposição de uma pessoa ao meio ambiente, como fumar, tomar banho de sol e condições climáticas
• Dados genéticos: toda ou uma parte significativa da sequência de DNA de um indivíduo é chamada de dados genéticos

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Este slide lista as vantagens do aprendizado de máquina no diagnóstico médico, como encontrar fatores de risco, aumentar a eficiência do diagnóstico e reduzir visitas hospitalares desnecessárias.

Notas do instrutor:

• Encontre fatores de risco: descubra quais fatores estão mais intimamente ligados à chance de contrair uma doença
• Aumente a eficiência do diagnóstico: as doenças podem ser diagnosticadas mais cedo e com mais precisão
• Reduzir visitas hospitalares desnecessárias: as visitas ao hospital só devem ser feitas quando o paciente realmente precisar de atenção médica

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Este slide destaca as aplicações do aprendizado de máquina no diagnóstico médico. Essas aplicações incluem patologia, oncologia, genética e genômica, dermatologia e saúde mental.

Notas do instrutor:

• Patologia: Dada a escassez de patologistas em todo o mundo, há um caso sólido para usar o aprendizado de máquina para avançar nesta disciplina. A patologia também é lucrativa para aplicações de Inteligência Artificial devido à necessidade de analisar conjuntos de dados massivos. O aprendizado de máquina pode melhorar a precisão da análise de sangue e cultura automatizando a quantificação de tecidos e células, mapeando células de doenças e sinalizando áreas de interesse em uma lâmina médica. Também pode ajudar a criar paradigmas de estadiamento do tumor e aumentar a velocidade da digitalização do perfil para melhorar a produtividade dos profissionais de saúde
• Oncologia: Em oncologia, a relevância de encontrar um tumor maligno no início é crítica, e é por isso que a exatidão e a precisão diagnóstica são cruciais. Os oncologistas podem usar o Machine Learning para detectar o câncer em seus estágios iniciais. Especialistas médicos podem detectar mutações somáticas usando técnicas como DeepGene (uma mutação somática é uma alteração adquirida em um código genético de uma ou mais células)
• Genética e genômica: Machine Learning e Inteligência Artificial (IA) são componentes essenciais da genética preventiva. Os cientistas estão usando algoritmos para determinar como medicamentos, produtos químicos e variáveis ambientais afetam o DNA humano
• Dermatologia: Os médicos antecipam que o uso de Machine Learning nesta disciplina reduzirá o número de biópsias desnecessárias que os dermatologistas devem realizar. Existem implementações funcionais de aprendizado de máquina disponíveis, incluindo um algoritmo que distingue melanomas de lesões benignas da pele com maior precisão do que um ser humano, ferramentas que rastreiam o desenvolvimento e as alterações nas toupeiras da pele. Também pode auxiliar na detecção de condições patológicas e algoritmos que identificam marcadores biológicos para acne, fungos nas unhas e dermatite seborreica
• Saúde mental: por meio do aprendizado de máquina, a inteligência artificial pode ter um impacto revolucionário na pesquisa em saúde mental e na eficiência dos diagnósticos médicos. A terapia cognitivo-comportamental (TCC) personalizada, desenvolvida por chatbots e terapeutas virtuais, e a prevenção de doenças mentais usando técnicas de aprendizado de máquina podem ajudar grupos de alto risco a evitar o isolamento social. Também pode ajudar a identificar grupos com alto risco de suicídio e fornecer-lhes apoio e assistência. Machine Learning está sendo usado para diagnosticar depressão clínica, transtorno bipolar, ansiedade e outras doenças mentais

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Este slide destaca as aplicações do aprendizado de máquina no diagnóstico médico. Essas aplicações incluem neurologia, cuidados intensivos, oftalmologia, diabetes e saúde pública.

Notas do instrutor:

• Neurologia: a incorporação do Machine Learning na coleta, processamento e interpretação de dados de pesquisa beneficia a neurociência e a neurologia. As tecnologias inovadoras são essenciais para expandir a fronteira da pesquisa neurológica, desde o processamento de varreduras até o fornecimento de informações sobre o cérebro humano e o reconhecimento de padrões de comportamento
• Cuidados intensivos: na UTI, o aprendizado de máquina pode ajudar os médicos a identificar pacientes de alto risco, garantindo que nenhum sinal precoce de deterioração seja ignorado. Tecnologias inovadoras podem oferecer aos médicos informações sobre a saúde de seus pacientes de UTI. Os médicos de terapia intensiva, por exemplo, descobriram que pacientes com delírio respondem melhor à luz (do que ao ruído) por meio do uso da tecnologia
• Eyecare: As ferramentas de triagem de visão orientadas por IA que ajudam a fornecer um diagnóstico médico no local de atendimento com base no aprendizado de máquina para doenças oftalmológicas estão entre os desenvolvimentos mais recentes que os centros de saúde estão usando. Ele também ajuda na detecção da retinopatia diabética e fornece informações sobre o tratamento aos médicos, avaliando os dados do paciente. A triagem de glaucoma e catarata de alta precisão também pode ser feita com a implementação do Machine Learning
• Diabetes: o Machine Learning pode ajudar nessa área usando modelagem de máquinas vetoriais e desenvolvendo redes neurais para triagem de pré-diabetes, estabelecendo ferramentas para gerenciar a administração de insulina sob medida e criando sistemas artificiais de pâncreas. Pode ajudar a identificar indicadores genéticos e outros indicadores de diabetes e prever problemas tratáveis em pacientes diabéticos para melhorar sua qualidade de vida
• Saúde pública: os profissionais de saúde podem usar o aprendizado de máquina para expandir o escopo dos diagnósticos médicos e passar do exame de casos individuais para o monitoramento de comunidades e antecipar surtos de doenças

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Este slide mostra os pioneiros no campo do diagnóstico médico que implementaram o aprendizado de máquina. Isso inclui Google Health, Corti, IBM Watson Health e MedX.

Notas do instrutor:

• Google Health: o Google Health se uniu à equipe DeepMind para desenvolver um algoritmo de diagnóstico de câncer de mama. O sistema resultante foi um sucesso significativo, superando os radiologistas humanos em precisão diagnóstica
• Corti: O Corti é um software baseado em IA que auxilia os médicos do pronto-socorro a extrair informações das interações com os pacientes. Além de avaliar o conteúdo da conversa, o sistema registra as entonações vocais do chamador e analisa o ruído de fundo para fornecer à equipe médica uma imagem completa da situação no local
• IBM Watson Health: Watson Health revelou recentemente um programa inovador de detecção precoce de câncer de mama. A Biorasi, plataforma para otimização da fabricação de medicamentos, também foi desenvolvida pela empresa
• MedX: Este negócio do Vale do Silício está revolucionando a saúde usando ciência de dados e análise preditiva. Em vez de focar no contato direto entre médicos e pacientes, a empresa fornece ferramentas para a tomada de decisões operacionais inteligentes