Os recursos estatísticos e de reconhecimento de padrões de Machine Learning - Aprendizagem de Máquina - têm uma ampla gama de aplicações possíveis no mundo digital, no contexto da saúde.
Série: Indústria Farmacêutica e a Web3 e Metaverso
Recursos de Machine Learning podem englobar atividades que são triviais para qualquer ser humano, mas são desafiadores para os sistemas de computador tradicionais, por exemplo, conversão de registros médicos manuscritos em texto, e aqueles que exigem muitos anos de experiência humana, por exemplo, a detecção de câncer de mama em mamografias.
O uso de Machine Learning também abrange todo o potencial para fins médicos, desde o diagnóstico, a prevenção, o monitoramento, a predição e o prognóstico de doenças até seu tratamento e alívio.
Atualmente as aplicações de Machine Learning recebem atenção especial no uso de técnicas de reconhecimento de padrões para detectar anormalidades em dados de imagens médicas.
No entanto, quaisquer problemas que envolvam a identificação de sinais num ambiente ruidoso é potencialmente suscetível ao uso da Aprendizagem de Máquina.
A Aprendizagem de Máquina também pode ser aplicada na maneira como os serviços digitais de saúde são prestados. O Processamento de Linguagem Natural - Natural Language Processing - pode, por exemplo, ser usado para facilitar a interação humana com sistemas baseados em técnicas de Aprendizagem de Máquina.
Aprenda sobre RWE:
Algumas aplicações potenciais incluem bots de bate-papo, combinados com sistemas de diagnóstico especializados para replicar uma consulta médica. Os sistemas atuais limitam-se a diagnosticar condições em situações rigidamente controladas. Os sistemas futuros generalizam essas abordagens para plataformas de diagnóstico mais amplas com aplicação geral.
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