O algoritmo de diagnóstico tem se tornado uma ferramenta cada vez mais comum no exterior. Há alguns anos, diversos pesquisadores de renome criaram teorias e aplicaram alguns testes para ver a capacidade de uma máquina fazer o diagnóstico clínico de doenças em humanos e os resultados foram inspiradores.
A Universidade de Stanford, por exemplo, conseguiu criar um sistema capaz de melhorar a taxa de acerto do diagnóstico de pneumonia. Fato similar aconteceu com pesquisadores da Google, que também facilitaram o diagnóstico de doenças cardiovasculares.
Vendo essa nova tendência para o futuro, é de se esperar que esse tipo de tecnologia se torne cada vez mais comum no nosso dia a dia. Nesta postagem, nós falaremos como esses algoritmos funcionam e como é seu uso nos exames médicos. Gostou da ideia? Continue sua leitura até o final!
Quais são as tecnologias por trás do algoritmo de diagnóstico?
O algoritmo de diagnóstico tem como principais motrizes a Inteligência Artificial e o Machine Learning. A ideia é simular as capacidades cognitivas humanas com o potencial de processamento dos computadores.
Em essência, a ideia é programar uma máquina capaz de cruzar dados, buscar padrões e tomar algumas decisões essenciais para o diagnóstico de uma doença. Essas tecnologias mais modernas estão se tornando cada vez mais comuns, e o ponto positivo é que elas tendem a melhorar conforme o uso.
Quanto mais dados e informações forem incluídas nesses sistemas, melhor será a taxa de acerto ao longo do tempo. Isso porque a Inteligência Artificial e o Machine Learning são metodologias que implementam uma espécie de melhoramento contínuo, a máquina literalmente aprende com seus erros e passa a identificar fatores determinantes para uma doença de forma cada vez mais eficaz.
Como ele funciona?
O algoritmo de diagnóstico pode ser explicado de uma forma bem simplificada. Basicamente, esse sistema recebe uma quantidade enorme de dados sobre uma determinada doença. No caso da pneumonia, por exemplo, o algoritmo recebe milhares de radiografias de tórax, um exame que costuma ser determinante para o diagnóstico dessa patologia.
Ao analisar cada uma dessas imagens, a máquina passa a perceber os padrões daqueles indivíduos que apresentam a doença para aqueles que podem ter outro tipo de comorbidade. Após testes e uma análise mais profunda dos resultados encontrados, o algoritmo se torna apto a identificar quais são os fatores que apontam a presença de pneumonia em uma radiografia nova, que não foi adicionada no seu banco de dados.
Note que essa ferramenta pode ser adaptada para outros exames e comorbidades. A expectativa é que esse uso seja amplificado no futuro para diversos tipos de outras condições médicas.
Como o algoritmo de diagnóstico será introduzido no consultório?
Esse tipo de análise que mencionamos ultrapassa, de certa forma, a capacidade humana, uma vez que o algoritmo é capaz de identificar detalhes que são imperceptíveis para análise humana. Atualmente, existem algoritmos capazes de detectar pneumonia com mais chance de acerto do que médicos qualificados, mas, obviamente, seu uso deve ser feito com acompanhamento desses profissionais para evitar erros clínicos.
O algoritmo de diagnóstico ainda é uma tecnologia em desenvolvimento. Mas, já podemos afirmar com toda certeza que essa ferramenta será indispensável no futuro. Médicos, em um futuro não tão distante, já poderão contar com esse auxiliar para conseguirem diagnósticos cada vez mais rápidos e precisos. Nos resta esperar para ver quando acontecerá essa nova transformação — já prometida há alguns anos — na medicina moderna.
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