Com Data Science na saúde, as possibilidades de melhorias em diagnóstico e prevenção aumentam consideravelmente. Entenda melhor.
O grande avanço do uso de dados possibilita uma série de inovações e possibilidades incríveis em diversas áreas. Tudo isso foi impulsionado na década de 2000, com o aumento vertiginoso do uso de tecnologias eletrônicas e digitais. Mais dados foram sendo produzidos e mais soluções para lidar com esses dados e gerar valor também.
Um desses usos empolgantes é o de Data Science na saúde. Nos últimos anos, vimos várias iniciativas interessantes nesse tema e observamos pesquisadores e pessoas cientistas de dados se debruçando sobre os problemas comuns da área. A extensão dessa aplicação é enorme e deve continuar em crescimento nos próximos períodos.
É importante entender que essa aplicação significa boas oportunidades de emprego nesse tipo de setor. Assim, é necessário aprender como essas tecnologias na saúde funcionam e quais são as suas grandes vantagens. É o que explicaremos neste artigo. Confira!
CIÊNCIA DE DADOS EM DIFERENTES CONTEXTOS
O grande destaque da ciência de dados é a sua versatilidade. Os estudos da área podem ser adotados como ferramenta em diversas áreas e campos profissionais, gerando, assim, resultados benéficos para a vida das pessoas. Temos aplicações na logística, no RH, no marketing, no direito, na engenharia, na agricultura, etc.
O motivo disso é a natureza tecnológica. Ela é sempre usada como meio para fins que variam bastante a depender do problema em questão. Dessa forma, existem, por exemplo, aplicações em diferentes áreas que utilizam as mesmas técnicas e os mesmos algoritmos inclusive. Data Science, assim como a matemática e a estatística, estabelece alguns padrões que se tornam práticos com um cenário concreto e real.
Entretanto, existe uma parte dos estudos nos dados que depende fortemente de uma visão específica do negócio analisado. Nesse sentido, é preciso desenvolver uma boa noção do domínio do problema em questão, a fim de entender as nuances típicas de cada campo.
Como a ciência de dados pode ser aplicada na saúde?
O uso de Big Data na área da saúde é algo que vem sendo discutido bastante nos últimos anos, com soluções bem interessantes. A ideia é criar sistemas que processem essa grande massa de dados para gerar informações úteis e poderosas para as decisões. A seguir, vamos adentrar melhor nesses tipos de aplicação.
Monitoramento
Uma das possibilidades da ciência de dados na saúde é o uso de ferramentas vestíveis, com sensores, o que é chamado de internet das coisas. Esses dispositivos captam dados sobre as condições de cada paciente, por exemplo, para viabilizar um controle maior por profissionais especializados. Os dados gerados são uma forma de Big Data que é processado por ferramentas analíticas.
Previsão de doenças
Outro uso muito comum e importante é o que permite prever doenças. A partir de dados históricos de padrões de doenças diagnosticadas, os sistemas são treinados de forma supervisionada.
Então, o algoritmo se torna capaz de identificar em um exame possíveis indícios daquela determinada doença para que um tratamento preventivo comece e reduza os riscos daquele problema se agravar.
Além disso, existem aplicações que focam em descobrir padrões interessantes sobre doenças. Analisam dados históricos e buscam condições correlacionadas do tipo: se uma pessoa tem uma característica A, sempre desenvolve a doença B. Então, com a ajuda do software, pode-se concluir, a um certo grau de probabilidade, que um novo paciente com A pode acarretar B.
Nesse tipo de aplicação, algoritmos supervisionados e não supervisionados são combinados.
Melhora dos diagnósticos
Além da análise preditiva, a ciência de dados é essencial como uma forma de melhorar a identificação de doenças em exames no trabalho diário, por exemplo. Um novo registro pode ser passado para que o sistema ajude o médico a entender qual é a condição existente que foi detectada com aquele exame. Ou seja, aumenta a precisão dos diagnósticos e, por sua vez, otimiza a precisão das prescrições.
É possível dispor para o médico clínico um dashboard com insights para que ele consiga melhorar seu trabalho.
Um exemplo de empresa que faz isso é a MedAware. Eles desenvolveram uma solução que visa reduzir os erros de prescrição: para isso, o sistema faz uma comparação de um remédio prescrito com dados históricos de casos similares para informar ao médico se existe algum tipo de desvio com relação ao padrão. É como uma base de conhecimento que auxilia os médicos na hora de determinar um certo medicamento ou uma dose.
Análise de resultados
Data Science também é interessante de ser aplicada no estudo de resultados de investigações, em laboratórios, por exemplo. Os algoritmos e as funções da área possibilitam realizar completas análises exploratórias que ajudam a enxergar os resultados de uma maneira mais clara.
Melhora a produção de remédios
Também é possível otimizar a produção de remédios na indústria farmacêutica e buscar curas para doenças que ainda são difíceis de curar. Isso porque os algoritmos treinados com bases que informam sobre as doenças ajudam a identificar características específicas acerca desses padrões nas pessoas. Assim, é viável chegar a resultados mais precisos.
A Berg Health usa essa lógica para tratar o câncer. Eles desenvolveram uma solução que identifica células em condição de deterioração. Ao identificar, o remédio então elimina naturalmente essas células mortas e impede a doença de se alastrar ainda mais.
Projetos práticos no contexto da Covid-19
Nesta seção, vamos analisar algumas possibilidades práticas da ciência de dados na saúde no contexto da pandemia de Covid-19.
Diagnóstico de Covid-19
Uma das mais proeminentes aplicações que vêm sendo estudadas e propostas por pesquisadores é o diagnóstico de covid-19 com deep learning.
Isso pode ser feito com o uso de redes neurais convolucionais que identificam padrões nos exames de pulmão e conseguem distinguir se o paciente em questão está com a doença ou não — depois, claro, de um treinamento com imagens de covid e imagens que não apresentam a doença. Essa aplicação é interessante, pois automatiza e agiliza o processo de detecção.
O uso de redes neurais se justifica por essa ser aplicação mais complexa de visão computacional. Nesse caso, as múltiplas camadas da rede são necessárias para detectar as imagens em vários níveis de profundidade (como a análise de formas e da característica principal da doença).
Identificação de possíveis hosts
Também é interessante o uso de machine learning para detectar possíveis hospedeiros do coronavírus, que podem se tornar fontes de novas infecções no futuro. Assim, é viável prevenir novas crises e controlar melhor a exposição das pessoas a esse vírus.
Análise exploratória do processo de vacinação
Outra possibilidade muito importante é a investigação exploratória da vacinação e dos avanços que tivemos até então. É possível analisar dados abertos fornecidos pelo Ministério da Saúde e então tentar obter alguns padrões e respostas acerca do processo. Ou seja, dá para entender quem foram vacinados por gênero, por exemplo, ou por raça.
Análise dos impactos da pandemia
Outro tipo de análise exploratória interessante a ser feito é o estudo dos impactos da pandemia e da Covid-19 no modo de vida das pessoas. Estudantes da Tera, inclusive, desenvolveram uma solução de análise que verifica o impacto do isolamento social. Já outros estudantes realizaram outro projeto que investiga o impacto no rendimento dos trabalhadores em São Paulo.
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O uso de Data Science na saúde está a todo vapor atualmente. Inclusive, muitos estudos estão sendo realizados atualmente sobre o contexto da pandemia de Covid-19. Soluções supervisionadas, não supervisionadas e até exploratórias auxiliam os profissionais com automação, aumento na precisão das análises e agilidade na descoberta de insights valiosos.
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