Deep learning: Entenda o que é e as aplicações em hospitais
O uso do Deep Learning na saúde possibilita o desenvolvimento de soluções inovadoras, e entender esse conceito é o primeiro passo para implementar essas ferramentas com sucesso no seu centro de atendimento.
A união da medicina e da tecnologia resultou em diversas modernidades que tornam operações médicas mais precisas, assertivas e práticas.
No entanto, máquinas, plataformas e softwares devem continuar se aprimorando, caso queiram acompanhar as tendências do segmento e se manterem atualizados como a área exige.
Essa atualização constante e autônoma só é possível com o uso do Deep Learning na saúde, tornando o conceito extremamente importante para instituições que desejam continuar aproveitando o máximo potencial das suas soluções inteligentes.
Por isso, vale a pena entender essa concepção de maneira mais profunda, e compreender a sua ligação com a inteligência artificial, para implementá-la corretamente no seu centro de atendimento.
O que é Deep Learning?
O Deep Learning, ou aprendizagem profunda, como pode ser traduzido, é um conceito que se baseia em um conjunto de algoritmos para permitir que o programa aprenda por si mesmo.
Essa tecnologia está presente em diversos segmentos, especialmente na área da saúde, proporcionando análises inteligentes de exames de imagem e a leitura dinâmica de diagnósticos, por exemplo.
O objetivo da aplicação da aprendizagem profunda em softwares, computadores e inteligências artificiais é replicar a capacidade de execução de tarefas dos seres humanos, com aumento progressivo e sem a necessidade de supervisão durante o processo.
As redes neurais artificiais do Deep Learning se estruturam em camadas, sendo as principais:
- input layer, ou camadas de entrada;
- hidden layer, ou camadas escondidas;
- output layer, ou camadas de saída.
Os dados entram pela primeira camada, onde existem milhares de neurônios artificiais programados por humanos, que podem se ativar ou não, dependendo das informações recebidas.
Em seguida, a camada escondida combina os dados processados, e a saída determina se o resultado é parecido com algum elemento do banco de dados.
É dessa forma que o Deep Learning na saúde consegue identificar diagnósticos e avaliar imagens, utilizando as informações inseridas previamente para encontrar soluções satisfatórias que combinem com a resposta.
Deep learning x Machine learning: Quais as principais diferenças?
O Deep Learning é uma forma de Machine Learning, termo que pode ser traduzido como aprendizado de máquina. Em outras palavras, trata-se de uma alternativa usada para fazer com que as soluções inteligentes possam se desenvolver.
Nesse caso, as diferenças entre esses dois conceitos é a sua amplitude. Basicamente, o aprendizado profundo é uma subcategoria do aprendizado de máquina.
Uma vez que eles pertencem a modalidades distintas, não existem muitas diferenciações entre eles, apenas características que permitem se relacionar.
No âmbito maior, temos a inteligência artificial, cujo objetivo é gerar programas com a capacidade de raciocínio humano para executar comandos de forma criativa.
Para isso, a máquina deve se desenvolver, sozinha ou com incentivo. Assim, o Machine Learning é uma aplicação da IA, que visa fazer com que o software aprenda sem a necessidade de programação explícita.
Dentro dessa categoria, existem várias possibilidades e uma delas é o Deep Learning, um caminho que utiliza algoritmos não-supervisionados. Ou seja, ele revisa as informações recebidas e retorna resultados sozinho.
Onde é possível utilizar a tecnologia de Deep Learning na saúde?
Atualmente, existem diversas aplicações do Deep Learning na saúde, considerando seu conceito e as soluções que podem ser desenvolvidas a partir dele.
Em um primeiro momento, é possível identificar a presença dessa tecnologia em ferramentas de Processamento de Imagem e Processamento de Linguagem Natural, uma subárea da ciência da computação, inteligência artificial e da linguística que estuda a estrutura e o significado dos textos.
Por exemplo, soluções de imagem podem auxiliar os profissionais a avaliar os exames dos pacientes, retornando possibilidades de diagnósticos.
Enquanto isso, ferramentas inteligentes de texto permitem a análise de grandes volumes de documentos, identificando e separando suas informações conforme grupos de expressões semelhantes.
O desenvolvimento de soluções como essas, que utilizam o Deep Learning na saúde, possibilita o uso da tecnologia em aplicações médicas mais específicas, como o reconhecimento de imagens para diagnóstico de doenças.
Pacientes com câncer, de mama ou pele, e Alzheimer, por exemplo, podem ter diagnósticos mais rápidos e precisos graças ao uso de plataformas de reconhecimento inteligente.
Outros acometimentos, como doenças cardiovasculares ou cerebrais, também são identificadas com maior velocidade, acelerando o tratamento e as chances de recuperação.
No dia a dia, o Deep Learning na saúde também contribui para o desenvolvimento de medicamentos e o estudo de genomas, auxiliando na proposta de intervenções mais assertivas na comunidade.
Além disso, é essa tecnologia que permite o avanço e aprendizado das soluções inteligentes, de modo que continue se aprimorando de acordo com as novas tendências, sem precisar que sejam reprogramadas.
No futuro, sua aplicação também será pensada para outras áreas, como o Sistema Único de Saúde (SUS), sendo uma inovação essencial para o segmento, como reforça o portal Saúde Business.
Benefícios do deep learning na saúde
O uso do Deep Learning na saúde proporciona uma série de benefícios para hospitais e instituições de atendimento. Vale a pena conhecer alguns desses pontos positivos, para entender a importância de investir nesse recurso.
Veja as vantagens que mais se destacam:
Uso da inteligência artificial
Com a aplicação do Deep Learning na saúde, os centros médicos puderam ter um acesso mais prático à soluções baseadas na inteligência artificial.
Diversos gestores acreditam que essa tecnologia é pouco acessível, ou aplicável somente a procedimentos de grande porte.
No entanto, o aprendizado profundo permitiu o desenvolvimento de ferramentas de extrema utilidade para o dia a dia.
Soluções de imagens permitem não apenas o processamento de imagens, mas também ajudam na triagem dos hospitais, por exemplo.
Isso se tornou possível com o uso do Deep Learning na saúde, que auxiliou na implementação bem-sucedida da inteligência artificial na área.
Análises preditivas
As análises preditivas são modelos de avaliação que consideram os fatos atuais para fazer previsões sobre eventos futuros ou desconhecidos até o momento.
Com o Deep Learning na saúde, se tornou possível realizar essas operações no diagnóstico de pacientes e na identificação de cenários coletivos.
Por exemplo, o aprendizado profundo permitiu o desenvolvimento de soluções de texto inteligentes, que realizam a leitura de grandes volumes de documentos, podendo identificar precisamente conjuntos de dados sobre os pacientes.
Dessa forma, uma instituição ou operadora de saúde pode contabilizar o número de portadores de diabetes registrados, por exemplo, ou qualquer outra doença crônica, realizando ações mais assertivas com base nesses resultados.
Desempenho do sistema
De forma geral, o Deep Learning na saúde otimiza o desempenho de sistemas voltados especificamente para centros de atendimento médico.
A área exige operações e rotinas específicas, que possam trazer soluções satisfatórias para os profissionais e pacientes.
Com o aprendizado profundo, é possível alcançar o desempenho esperado dos seus sistemas para que a instituição opere com qualidade e assertividade.
Além disso, não é necessário programar explicitamente os softwares para que eles aprimorem continuamente os seus resultados com base nas tentativas anteriores.
Em resumo, sua capacidade de processamento autônomo torna os sistemas ainda mais assertivos.
Laudos mais inteligentes
As soluções desenvolvidas com base na inteligência artificial possibilitam diagnósticos mais precisos, além de avaliações mais completas de imagens e textos. Posteriormente, todas essas informações são utilizadas na elaboração dos laudos médicos.
Nesse caso, o uso de ferramentas modernas permite a geração de documentos mais inteligentes. Os relatórios são desenvolvidos de forma mais concreta e acompanham resultados visuais mais eficientes para avaliações futuras.
Com isso, é possível oferecer tratamentos mais assertivos para o paciente.
Confiabilidade no sistema do hospital
Por fim, um dos benefícios do uso do deep learning na saúde é o aumento da confiabilidade no sistema do hospital.
Uma vez que ele se baseia na inteligência artificial e passa por processos de aprendizado autônomo, suas chances de falhas são reduzidas consideravelmente.
Ainda, os profissionais não apenas passam a contar com plataformas mais confiáveis e avançadas, como também podem ter a segurança de que o software estará em constante aprimoramento.
Quando fazer uso do deep learning e do machine learning?
O uso do Deep Learning na saúde, bem como o Machine Learning, já estão presentes em diversas soluções voltadas para a área e vale a pena considerá-las quando desejar aprimorar a sua instituição. Tais soluções de IA podem ser facilmente integradas aos diversos sistemas já em operação nos hospitais e centros de saúde.
Ferramentas que utilizam essa tecnologia auxiliam na elaboração de diagnósticos mais precisos, com laudos mais completos e tratamentos assertivos para o paciente.
Isso permite que a comunidade vivencie experiências mais positivas no seu centro de atendimento.
Ao mesmo tempo, soluções que integram o Deep Learning na saúde também geram mais confiabilidade para os sistemas da instituição, agilizando seu fluxo operacional e melhorando o desempenho dos profissionais.
Assim, vale a pena investir nessas inovações quando desejar otimizar os seus serviços e implementar serviços de qualidade para os seus pacientes, por meio de ferramentas mais práticas e com grande capacidade de aprendizado.