Quando você escolhe um filme pela Netflix ou comprar algo pela Amazon, essa tecnologia está presente. E, porque não aplicá-la ao setor da saúde? Descubra como o machine learning impacta a saúde suplementar e potencializa o processo de transformação digital na área.
E ainda, confira como essa inovação disruptiva é aplicada ao Carefy, sistema completo de gestão em saúde.
Um passo para trás: o que é Inteligência Artificial?
Antes de entender o que é machine learning na saúde é importante dar um passo para trás.
É necessário compreender a ciência que é mãe desse conceito.
A Inteligência Artificial é uma ampla área de conhecimento multidisciplinar, a qual envolve filosofia, matemática e ciência da computação e visa compreender e desenvolver sistemas que exibem propriedades de inteligência.
Ela projeta sistemas que possuem a capacidade sistemática de derivar conhecimento a partir de dados.
Ou seja, as máquinas são programadas para aprender associações com base de excesso de dados brutos.
Entendendo o Machine Learning
Dentro desse vasto campo de conhecimento conhecido como IA, existe uma subárea denominada machine learning, que consiste, como o próprio nome já indica, no poder de aprendizado, e de determinação preditiva que algoritmos obtem a partir de dados.
O aprendizado de máquina usa um conjunto mais amplo de técnicas estatísticas do que as normalmente usadas na medicina.
Técnicas mais recentes, como o Deep Learning, são baseadas em modelos com menos suposições sobre os dados subjacentes e são, portanto, capazes de lidar com desafios mais complexos, e isso é essencial no contexto da saúde.
Machine Learning na Saúde
Você já deve ter ouvido falar:
‘’É necessário colocar o paciente no centro do cuidado.’’
‘’O serviço de saúde deve ser voltado para as necessidades do beneficiário.’’
Mas, como aplicar essa teoria na prática?
Apesar de muito bonito o conceito, a saúde suplementar enfrenta diversos desafios, como:
- Altos custos médicos hospitalares;
- Alta média de permanência do paciente na instituição;
Fatores esses, que muitas vezes inviabilizam e prejudicam a entrega de um cuidado de qualidade no que se diz respeito a auditoria em saúde.
Por isso é de extrema importância o uso de avanços tecnológicos como machine learning para mitigar as consequências desse cenário.
Confira alguns exemplos de Machine Learning em saúde:
- Big data na medicina de precisão;
- Sistemas de Apoio à Decisão Clínica;
- Aprendizado de máquina em imagens médicas;
- Medicina personalizada;
- Pesquisa e Produção de Medicamentos;
Benefícios do Machine Learning aplicado à saúde
Mas, você já se perguntou:
— ‘’Por que existem inúmeras aplicações?
— “Será que o Machine Learning na saúde traz vantagens mesmo?”
Pensando nisso, elaboramos uma lista com os principais benefícios do machine learning:
- Mais assertividade na pesquisa clínica;
- Eficiência no tratamento do paciente, como no uso de radioterapias;
- Agilidade na identificação de surtos;
- Tratamentos mais eficazes por meio da medicina personalizada;
- Maior acurácia na avaliação e identificação de doenças.
Como funciona o Machine Learning do Carefy?
Com todos esses benefícios, por que não usar essa inovação nos serviços de saúde?
Pensando em apoiar a tomada de decisão relacionada a jornada do paciente na instituição, usamos machine learning no sistema completo de gestão em saúde do Carefy.
Confira abaixo sua aplicação.
Autorizar/ Negar Guias
O objetivo dessa solução tecnológica com a aplicação de machine learning em saúde consiste em autorizar ou negar guias.
O modelo recebe dados em relação à guia e devolve a resposta de “autorizar” ou “negar”.
O que permite direcionar um cuidado mais assertivo para o paciente e evitar desperdícios na operação.
As variáveis consideradas pelo modelo são:
- Acomodação;
- Prestador;
- Caráter da internação;
- Tipo de atendimento;
- Cid;
- Código tuss;
- Entre outras.
A tecnologia é composta por duas partes, a primeira é um conjunto de regras que garante que alguns protocolos sejam seguidos.
As regras utilizadas atualmente são: código tuss no rol da ans e cid de atenção primária.
Se o procedimento solicitado estiver no rol da ans, a resposta é automaticamente “autorizar” e se o paciente estiver com um cid de atenção primária, a resposta é automaticamente “negar”.
O modelo foi treinado utilizando a técnica de floresta aleatória.
É um método supervisionado de machine learning clássico que utiliza diversas árvores de decisão para classificar algo. O método é então designado por florestas, pois utiliza várias dessas árvores, atribuindo pesos a elas e tomando uma decisão final posteriormente.
Resumo do Histórico da Internação
Outra aplicação do machine learning no Carefy consiste no NLP, conhecido como modelo de processamento de linguagem natural.
O qual foi desenvolvido visando identificar padrões nas evoluções médicas, e a partir dos mesmos, gerar um resumo do histórico da internação, com base nas palavras-chave.
O que sintetiza o cuidado direcionado a cada beneficiário, contemplando:
- Sintomas;
- Histórico da internação;
- Medicamentos;
- Procedimentos;
- Exames;
Esse tipo de inteligência artificial é treinado usando exemplos de textos já rotulados, ou seja, é um modelo supervisionado, que precisa de um professor.
Para IAs complexas como essas, os modelos utilizados são sempre redes neurais artificiais. Diferentemente das redes neurais dos outros modelos, a da NLP é bem mais complexa.
Mas para resumir, ele transforma as frases em tokens que são só as palavras individuais que são relevantes.
Na sequência, ele transforma esses tokens em vetores numéricos de 300 dimensões utilizado para tentar fazer o algoritmo entender cada palavra de maneira única ao mesmo tempo que ele consegue dar proximidade para elas.
E por último ele ordena os tokens da frase para dar o sentido semântico e conseguir identificar as entidades.
Conclusão
O uso do machine learning potencializa os resultados da instituição de saúde e proporciona um cuidado mais eficaz para o paciente.
Para conhecer melhor como o Carefy pode gerar mais eficiência para a sua operação, com o uso de machine learning, fale agora com o nosso time de especialistas.
