{"id":2382,"date":"2018-05-30T14:20:00","date_gmt":"2018-05-30T14:20:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog-staging.iclinic.com.br\/index.php\/2018\/05\/30\/machine-learning-na-saude-conheca-essa-revolucao\/"},"modified":"2025-09-16T14:33:33","modified_gmt":"2025-09-16T17:33:33","slug":"machine-learning-na-saude-conheca-essa-revolucao","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/iclinic.com.br\/blog\/machine-learning-na-saude-conheca-essa-revolucao\/","title":{"rendered":"Machine Learning na sa\u00fade: conhe\u00e7a essa tend\u00eancia"},"content":{"rendered":"<div class=\"kg-card-markdown\">\n<p>As inova\u00e7\u00f5es relacionadas \u00e0 tecnologia nos surpreendem quase que diariamente. A cada hora surge uma novidade, uma funcionalidade, uma nova forma de enxergar o mundo e fazer as coisas. N\u00e3o demora muito at\u00e9 percebermos que tudo est\u00e1 em constante transforma\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p>Todas as \u00e1reas est\u00e3o mudando concep\u00e7\u00f5es, mas hoje vamos focar em apenas uma: falaremos sobre qual \u00e9 o panorama do <strong>machine learning na sa\u00fade<\/strong> e o que mais de revolucion\u00e1rio est\u00e1 por vir.<\/p>\n<div class=\"embed-container\"><iframe src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/GM84blp4KT0?utm_source=blog&amp;utm_medium=backlink&amp;utm_campaign=machine-learning-na-saude-conheca-essa-revolucao\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"><\/iframe><\/div>\n<p>Quando falamos em internet, logo nos deparamos com o termo <a href=\"https:\/\/transformacaodigital.com\/o-que-e-inteligencia-artificial\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">intelig\u00eancia artificial<\/a> que, por sua vez, puxa assuntos relacionados a computadores que se baseiam em dados dispon\u00edveis para aprender continuamente e, depois, tomar decis\u00f5es diversas sem a necessidade de intera\u00e7\u00e3o humana.<\/p>\n<blockquote><p>Isso \u00e9 <a href=\"https:\/\/transformacaodigital.com\/o-que-e-machine-learning-e-como-funciona\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">machine learning<\/a>. O aprendizado da m\u00e1quina.<\/p><\/blockquote>\n<p>Quando as coisas se tornam mais automatizadas, muitos processos passam por verdadeiras transforma\u00e7\u00f5es e abrem-se para novas oportunidades. Um dos segmentos que abra\u00e7ou mais fortemente a tecnologia, especialmente nos \u00faltimos anos, foi o da sa\u00fade.<\/p>\n<p>Cl\u00ednicas e hospitais, m\u00e9dicos e enfermeiros, pacientes e familiares: todos s\u00e3o influenciados e se beneficiam de alguma forma. Vamos agora ver o que j\u00e1 mudou com as t\u00e9cnicas de machine learning na sa\u00fade.<\/p>\n<h2 id=\"osimpactosnosetor\">Os impactos no setor<\/h2>\n<p>Diagn\u00f3sticos mais r\u00e1pidos, tratamentos mais assertivos e riscos melhor calculados. A <a href=\"https:\/\/iclinic.com.br\/blog\/o-poder-da-tecnologia-aplicada-a-saude\/\">tecnologia<\/a> tornou-se uma grande aliada de m\u00e9dicos e pacientes. A publica\u00e7\u00e3o de not\u00edcias constantes sobre novas descobertas e implementa\u00e7\u00f5es n\u00e3o nos deixam mentir.<\/p>\n<p>A Google, por exemplo, <a href=\"https:\/\/www.mercurynews.com\/2017\/03\/03\/google-computers-trained-to-detect-cancer\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">lan\u00e7ou em 2017<\/a> uma ferramenta capaz de detectar ind\u00edcios de c\u00e2ncer de mama em homens e mulheres. O algoritmo identifica padr\u00f5es celulares em tecidos humanos e consegue encontrar c\u00e9lulas anormais. Enquanto a assertividade de um patologista era de 73%, a desta abordagem <strong>atingiu 89% na an\u00e1lise de bi\u00f3psias<\/strong>.<\/p>\n<p>Um outro algoritmo de machine learning foi desenvolvido para detectar retinopatia diab\u00e9tica em fotografias de retina. Segundo um artigo da <a href=\"https:\/\/jamanetwork.com\/journals\/jama\/article-abstract\/2588763\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">JAMA Network<\/a> sobre a descoberta, depois da avalia\u00e7\u00e3o de mais de 11 mil imagens, o \u00edndice de acerto foi de mais de 98%.<\/p>\n<p>O interessante \u00e9 que estudos t\u00eam sido feitos em diversas \u00e1reas relacionadas, incluindo as de <strong>oftalmologia, cardiologia, patologia e radiologia<\/strong>. Atualmente, a tecnologia j\u00e1 \u00e9 treinada para analisar imagens, identificar pontos problem\u00e1ticos e informar aos profissionais respons\u00e1veis quais s\u00e3o as \u00e1reas que precisam de mais aten\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<h2 id=\"oquejfeito\">O que j\u00e1 \u00e9 feito<\/h2>\n<p>R\u00e1pida como ela \u00e9, a tecnologia tem beneficiado a \u00e1rea da sa\u00fade de diversas formas. Existem aplica\u00e7\u00f5es em uso neste exato momento, que j\u00e1 conseguem detectar infec\u00e7\u00f5es, anormalidades e doen\u00e7as em quest\u00e3o de segundos.<\/p>\n<p>Al\u00e9m da agilidade, o uso de machine learning na sa\u00fade \u00e9 muito bem aceito por <strong>diminuir a margem de erro humano<\/strong>, respons\u00e1vel por aproximadamente 10% das mortes de pacientes e por at\u00e9 17% de complica\u00e7\u00f5es hospitalares nos Estados Unidos. Os dados s\u00e3o das National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine e foram revelados em 2015.<\/p>\n<p>A <a href=\"https:\/\/iclinic.com.br\/blog\/problemas-de-comunicacao-entre-medico-e-paciente\/\"><strong>falta de comunica\u00e7\u00e3o<\/strong><\/a> entre profissionais da \u00e1rea, pacientes e familiares tamb\u00e9m \u00e9 um problema enfrentado pelo setor, o que compromete o diagn\u00f3stico preciso.<\/p>\n<blockquote><p>A intelig\u00eancia artificial surgiu para tentar sanar algumas dessas complica\u00e7\u00f5es e tem cumprido este papel com maestria.<\/p><\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP\/\/\/ywAAAAAAQABAAACAUwAOw==\" fifu-lazy=\"1\" fifu-data-sizes=\"auto\" fifu-data-srcset=\"https:\/\/i1.wp.com\/d3hdigcjoguoy1.cloudfront.net\/ghost-images\/images\/2018\/05\/machine-learning-na-saude02.jpg?ssl=1&amp;w=75&amp;resize=75&amp;ssl=1 75w, https:\/\/i1.wp.com\/d3hdigcjoguoy1.cloudfront.net\/ghost-images\/images\/2018\/05\/machine-learning-na-saude02.jpg?ssl=1&amp;w=100&amp;resize=100&amp;ssl=1 100w, https:\/\/i1.wp.com\/d3hdigcjoguoy1.cloudfront.net\/ghost-images\/images\/2018\/05\/machine-learning-na-saude02.jpg?ssl=1&amp;w=150&amp;resize=150&amp;ssl=1 150w, https:\/\/i1.wp.com\/d3hdigcjoguoy1.cloudfront.net\/ghost-images\/images\/2018\/05\/machine-learning-na-saude02.jpg?ssl=1&amp;w=240&amp;resize=240&amp;ssl=1 240w, https:\/\/i1.wp.com\/d3hdigcjoguoy1.cloudfront.net\/ghost-images\/images\/2018\/05\/machine-learning-na-saude02.jpg?ssl=1&amp;w=320&amp;resize=320&amp;ssl=1 320w, https:\/\/i1.wp.com\/d3hdigcjoguoy1.cloudfront.net\/ghost-images\/images\/2018\/05\/machine-learning-na-saude02.jpg?ssl=1&amp;w=500&amp;resize=500&amp;ssl=1 500w, https:\/\/i1.wp.com\/d3hdigcjoguoy1.cloudfront.net\/ghost-images\/images\/2018\/05\/machine-learning-na-saude02.jpg?ssl=1&amp;w=640&amp;resize=640&amp;ssl=1 640w, https:\/\/i1.wp.com\/d3hdigcjoguoy1.cloudfront.net\/ghost-images\/images\/2018\/05\/machine-learning-na-saude02.jpg?ssl=1&amp;w=800&amp;resize=800&amp;ssl=1 800w, https:\/\/i1.wp.com\/d3hdigcjoguoy1.cloudfront.net\/ghost-images\/images\/2018\/05\/machine-learning-na-saude02.jpg?ssl=1&amp;w=1024&amp;resize=1024&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i1.wp.com\/d3hdigcjoguoy1.cloudfront.net\/ghost-images\/images\/2018\/05\/machine-learning-na-saude02.jpg?ssl=1&amp;w=1280&amp;resize=1280&amp;ssl=1 1280w, https:\/\/i1.wp.com\/d3hdigcjoguoy1.cloudfront.net\/ghost-images\/images\/2018\/05\/machine-learning-na-saude02.jpg?ssl=1&amp;w=1600&amp;resize=1600&amp;ssl=1 1600w\" fifu-data-src=\"https:\/\/i1.wp.com\/d3hdigcjoguoy1.cloudfront.net\/ghost-images\/images\/2018\/05\/machine-learning-na-saude02.jpg?ssl=1\" alt=\"machine-learning-na-saude\" title=\"\"><\/p>\n<p>Uma startup do Reino Unido \u00e9 um exemplo. Batizada de <a href=\"https:\/\/www.babylonhealth.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Babylon Health<\/a>, atualmente tem cerca de 150 mil usu\u00e1rios registrados, que <strong>se comunicam com um chatbot<\/strong> em busca de orienta\u00e7\u00f5es, encaminhamentos e diagn\u00f3sticos.<\/p>\n<p>A marca\u00e7\u00e3o de consultas tamb\u00e9m pode ser feita online, em um sistema que n\u00e3o para nunca, funcionando 24 horas, todos os dias. Ah, depois do papo com o m\u00e9dico, o aplicativo envia as receitas m\u00e9dicas ao paciente, onde ele estiver.<\/p>\n<p>Outro bom exemplo \u00e9 o algoritmo treinado por pesquisadores da <a href=\"https:\/\/news.stanford.edu\/stories\/2017\/01\/artificial-intelligence-used-identify-skin-cancer\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Universidade de Stanford<\/a>, que faz o trabalho de um dermatologista e consegue identificar c\u00e2ncer de pele ou melanoma em pacientes. Quando o profissional tem uma avalia\u00e7\u00e3o inconclusiva, a m\u00e1quina consegue tirar essa d\u00favida.<\/p>\n<p>O Brasil tamb\u00e9m conta com avan\u00e7os relacionados \u00e0 tecnologia para a \u00e1rea de sa\u00fade e farmacologia. De acordo com uma reportagem da <a href=\"https:\/\/g1.globo.com\/ciencia-e-saude\/noticia\/novo-laboratorio-no-brasil-usara-inteligencia-artificial-para-fazer-previsoes-em-saude.ghtml\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Globo.com<\/a>, a Faculdade de Sa\u00fade P\u00fablica da Universidade de S\u00e3o Paulo (FSP-USP) utiliza conceitos de machine learning e <a href=\"https:\/\/iclinic.com.br\/blog\/big-data-na-medicina\/\"><strong>big data<\/strong><\/a> para prever e resolver os principais problemas do pa\u00eds relacionados \u00e0 sa\u00fade p\u00fablica.<\/p>\n<h2 id=\"enofuturocomosertudoisso\">E no futuro, como ser\u00e1 tudo isso?<\/h2>\n<p>O panorama para os pr\u00f3ximos anos \u00e9 animador. Uma das previs\u00f5es \u00e9 que, em breve, poderemos contar com computadores capazes de detectar a presen\u00e7a de mosquitos transmissores de doen\u00e7as como dengue e zika em certos pontos geogr\u00e1ficos, direcionando esfor\u00e7os para esses locais e tomando as provid\u00eancias cab\u00edveis antes de colocar a popula\u00e7\u00e3o em risco.<\/p>\n<p>Dentro dos pr\u00f3ximos anos, muito pode acontecer. <strong>E certamente acontecer\u00e1.<\/strong> Se pensarmos por alguns minutos, os servi\u00e7os de sa\u00fade podem ser aprimorados de muitas maneiras.<\/p>\n<p>Talvez:<\/p>\n<ul>\n<li>a modelagem preditiva consiga identificar mol\u00e9culas com potencial de serem transformadas em medicamentos para combater processos biol\u00f3gicos;<\/li>\n<li>a triagem de pacientes seja mais precisa e detalhada, incluindo at\u00e9 mesmo informa\u00e7\u00f5es gen\u00e9ticas;<\/li>\n<li>acompanhamentos de testes de laborat\u00f3rio sejam feitos em tempo real, com resultados obtidos rapidamente, evitando atrasos ou investimentos desnecess\u00e1rios;<\/li>\n<li>todos os dados sejam integrados, facilitando a comunica\u00e7\u00e3o entre m\u00e9dicos especialistas e pacientes.<\/li>\n<\/ul>\n<p>As previs\u00f5es s\u00e3o da <a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/industries\/pharmaceuticals-and-medical-products\/our-insights\/how-big-data-can-revolutionize-pharmaceutical-r-and-d\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">McKinsey<\/a> e v\u00e3o muito al\u00e9m das que citamos aqui. A verdade \u00e9 que se trata de um campo amplo e muito profundo. A transforma\u00e7\u00e3o j\u00e1 come\u00e7ou e tende a se expandir a todas as especialidades, em todos os territ\u00f3rios.<\/p>\n<p>Em um futuro n\u00e3o muito long\u00ednquo, o machine learning na sa\u00fade certamente ser\u00e1 como um assistente pessoal, <strong>monitorando pacientes em tempo real<\/strong> e oferecendo opini\u00f5es objetivas sobre sa\u00fade, o que otimiza uma infinidade de processos e, consequentemente, melhora a qualidade de vida de quem est\u00e1 em tratamento.<\/p>\n<p>Ficou curioso sobre tudo o que pode estar relacionado ao machine learning? Saiba mais detalhes sobre como isso funciona <a href=\"https:\/\/transformacaodigital.com\/o-que-e-machine-learning-e-como-funciona\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>clicando aqui<\/strong><\/a>.<\/p>\n<p><strong>Sobre o autor<\/strong><\/p>\n<p>Tiago Magnus atuou nos \u00faltimos 10 anos em projetos digitais, trabalhando com marcas como Lenovo, Carmen Steffens, Mormaii, VTEX, Carrefour, Centauro, entre outras, e como s\u00f3cio de uma das principais ag\u00eancias digitais do Brasil. Hoje, \u00e9 Diretor de Transforma\u00e7\u00e3o Digital na ADVB e est\u00e1 \u00e0 frente do <a href=\"https:\/\/transformacaodigital.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">TransformacaoDigital.com<\/a>, empreendendo para democratizar o futuro.<\/p>\n<div class=\"list-cta\"><a href=\"https:\/\/content.iclinic.com.br\/ebook-implantar-tecnologia-na-area-da-saude\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><img decoding=\"async\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP\/\/\/ywAAAAAAQABAAACAUwAOw==\" fifu-lazy=\"1\" fifu-data-sizes=\"auto\" fifu-data-srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/iclinic-mkt.s3.amazonaws.com\/blog\/cta\/ebook-ambra\/desktop.jpg?ssl=1&amp;w=75&amp;resize=75&amp;ssl=1 75w, https:\/\/i0.wp.com\/iclinic-mkt.s3.amazonaws.com\/blog\/cta\/ebook-ambra\/desktop.jpg?ssl=1&amp;w=100&amp;resize=100&amp;ssl=1 100w, https:\/\/i0.wp.com\/iclinic-mkt.s3.amazonaws.com\/blog\/cta\/ebook-ambra\/desktop.jpg?ssl=1&amp;w=150&amp;resize=150&amp;ssl=1 150w, https:\/\/i0.wp.com\/iclinic-mkt.s3.amazonaws.com\/blog\/cta\/ebook-ambra\/desktop.jpg?ssl=1&amp;w=240&amp;resize=240&amp;ssl=1 240w, https:\/\/i0.wp.com\/iclinic-mkt.s3.amazonaws.com\/blog\/cta\/ebook-ambra\/desktop.jpg?ssl=1&amp;w=320&amp;resize=320&amp;ssl=1 320w, https:\/\/i0.wp.com\/iclinic-mkt.s3.amazonaws.com\/blog\/cta\/ebook-ambra\/desktop.jpg?ssl=1&amp;w=500&amp;resize=500&amp;ssl=1 500w, https:\/\/i0.wp.com\/iclinic-mkt.s3.amazonaws.com\/blog\/cta\/ebook-ambra\/desktop.jpg?ssl=1&amp;w=640&amp;resize=640&amp;ssl=1 640w, https:\/\/i0.wp.com\/iclinic-mkt.s3.amazonaws.com\/blog\/cta\/ebook-ambra\/desktop.jpg?ssl=1&amp;w=800&amp;resize=800&amp;ssl=1 800w, https:\/\/i0.wp.com\/iclinic-mkt.s3.amazonaws.com\/blog\/cta\/ebook-ambra\/desktop.jpg?ssl=1&amp;w=1024&amp;resize=1024&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/iclinic-mkt.s3.amazonaws.com\/blog\/cta\/ebook-ambra\/desktop.jpg?ssl=1&amp;w=1280&amp;resize=1280&amp;ssl=1 1280w, https:\/\/i0.wp.com\/iclinic-mkt.s3.amazonaws.com\/blog\/cta\/ebook-ambra\/desktop.jpg?ssl=1&amp;w=1600&amp;resize=1600&amp;ssl=1 1600w\" fifu-data-src=\"https:\/\/i0.wp.com\/iclinic-mkt.s3.amazonaws.com\/blog\/cta\/ebook-ambra\/desktop.jpg?ssl=1\" alt=\"como-implantar-inovacoes-tecnologicas-na-area-da-saude\" title=\"\"><\/a><\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>As inova\u00e7\u00f5es relacionadas \u00e0 tecnologia nos surpreendem quase que diariamente. 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