Ciência de dados na área da saúde: 5 maneiras de a ciência de dados remodelar o setor

Como a ciência de dados está mudando a saúde?

O campo da ciência médica vê inúmeras inovações a cada ano. Mas agora esse campo está sendo interrompido graças à ciência de dados e suas aplicações. Existem muitas aplicações de mineração de dados na área da saúde que estão transformando a forma convencional de medicina e ajudando pesquisadores, médicos e pacientes a obter melhores resultados.

Ao usar inteligência artificial e aprendizado de máquina, as startups estão melhorando a pesquisa, o suporte ao cliente e muitos outros aspectos da área médica. Neste artigo, estamos discutindo como a ciência de dados está transformando o campo da saúde:

Encontrando a cura para o câncer

O câncer ainda está entre as doenças mais mortais conhecidas pela humanidade. E mesmo depois de décadas de pesquisa, os cientistas não conseguiram encontrar uma cura para isso. O número estimado de indianos que vivem com câncer é próximo a 2,25 milhões . O número total de mortes por câncer foi de cerca de 8 lakh em 2018. Esses números são assustadores, e é por isso que encontrar uma cura para essa doença é crucial.

No entanto, existem startups em todo o mundo, com foco no avanço das pesquisas para esse fim. Por exemplo, uma startup chamada BERG Health usa algoritmos de ciência de dados e aprendizado de máquina para análise. Eles analisaram amostras biológicas de cerca de 1.000 pacientes e cada amostra tinha mais de 14 trilhões de pontos de dados. Eles alimentaram todas essas informações em seu algoritmo de IA e desenvolveram o BPM 31510.

BPM 31510 detecta e mata as células cancerígenas naturalmente. Ainda está em teste, mas é um grande salto na direção de encontrar uma cura para essas doenças fatais. Muitas startups estão focadas em encontrar curas para doenças igualmente perigosas, como o Ebola. As empresas também estão usando a ciência de dados para monitoramento de pacientes para medicina preventiva.

Reduzindo os riscos da prescrição médica

Erros na prescrição de medicamentos são uma das principais causas de morte na Índia. Cerca de 50 milhões de pessoas morrem todos os anos por causa de erros médicos. A ciência de dados pode ajudar na redução desses erros e também melhorar a precisão das prescrições.

A MedAware , uma startup com o objetivo de solucionar esse problema, é um exemplo. Eles fornecem uma solução de software de autoaprendizagem que verifica seu banco de dados em busca de casos semelhantes e ajuda o médico a escrever a prescrição. Ao usar big data, o software ajuda os médicos a combater dúvidas e escrever prescrições mais precisas. Esses aplicativos podem salvar milhares ou até lakhs de vidas.

Além disso, pode ajudar na redução de reinternações e economizar tempo e dinheiro de ambas as partes (médicos e pacientes).

Fazendo melhor pesquisa de drogas

O teste e a pesquisa de drogas é um processo caro. Leva muitos anos e recursos para criar um medicamento, pois envolve muitos ensaios, testes clínicos e pesquisas. Machine Learning e big data podem ajudar a reduzir custos e melhorar a precisão desses testes.

O big data pode contribuir para a pesquisa de medicamentos de várias maneiras. Ele pode simplificar o processo e ajudar a prever a taxa de sucesso de acordo com os fatores biológicos específicos. Pode-se criar simulações de modelos para redes biológicas e otimizar o processo de previsão. Dessa forma, ficará mais fácil descobrir qual teste seria bem-sucedido.

A ciência de dados melhora a precisão das previsões. Também ajuda os pesquisadores a escolher os experimentos certos. Os pesquisadores também usam técnicas análogas para prever os possíveis efeitos colaterais dos medicamentos que estão testando.

Aumentando a precisão do diagnóstico

O diagnóstico errado é um problema significativo na área médica. Leva a milhões de mortes e, como outros problemas significativos na área da saúde, também não tem uma solução simples. Muitas vezes, os médicos fazem um diagnóstico errado por inexperiência, dúvida ou compreensão errada do caso. As soluções de ciência de dados também podem ajudar a resolver esses problemas.

Um dos erros mais comuns que levam a erros de diagnóstico é uma interpretação errada dos dados de imagem. Um estudo publicado na BioMed Research International, diferentes técnicas estão removendo a diferença na dimensão, resolução e modalidade das imagens médicas. Esses aplicativos estão auxiliando principalmente no aprimoramento de imagens obtidas por meio de raios X, mamografia, ressonância magnética (RM), entre outros.

Os algoritmos de aprendizado profundo estão aumentando a precisão da interpretação dos dados da imagem. E as técnicas que mencionamos antes também estão ajudando a melhorar a qualidade dessas imagens para aprimoramento adicional. iDASH (também conhecido como integração de dados para análise, anonimização e compartilhamento) é uma estrutura analítica proeminente e é usada para computação biomédica. O Hadoop é outro framework usado nesta indústria.

Fornecendo assistência virtual a pacientes

O número de pessoas que visitam hospitais pode ser drasticamente reduzido usando a ciência de dados. Isso porque muitas pessoas que visitam o hospital ou clínica, não precisam necessariamente consultar um médico. Seu problema pode ser resolvido com uma simples consulta.

As startups estão usando aplicativos de ciência de dados para levar os médicos aos pacientes virtualmente. Eles usam aplicativos móveis que perguntam os sintomas dos pacientes e comparam o mesmo com seu extenso banco de dados. Após a comparação, o aplicativo com inteligência artificial pode vincular os sinais às causas e informar o paciente. Esses aplicativos também podem ajudar em tarefas simples, como lembrar o paciente de tomar um medicamento ou marcar uma consulta conforme necessário.

O benefício de tais aplicativos é que os pacientes recebem ajuda rapidamente e os médicos podem se concentrar em casos mais graves. As empresas também visam fornecer melhor suporte ao cliente para pacientes médicos por meio de aplicativos. Esses aplicativos usam algoritmos de aprendizado de máquina e criam um mapa detalhado da condição do paciente. Ao utilizar esse mapa, o aplicativo pode proporcionar ao cliente uma experiência personalizada.

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Considerações Finais

Como você deve ter notado, o uso da ciência de dados na área da saúde trouxe vários benefícios. Da facilitação da pesquisa à economia de custos, ela tocou todos os aspectos desse vasto setor. Esta é uma das principais razões pelas quais a demanda por cientistas de dados está aumentando constantemente. As startups médicas precisam de cientistas de dados para realizar pesquisas mais rápidas ou desenvolver soluções avançadas.

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