Tecnologia

Impactos do Machine Learning na saúde

Por Robô Laura - 9 de agosto de 2022

Os impactos do Machine Learning na saúde estão relacionados com os modelos de gestão hospitalar, pois torna os processos cada vez mais ágeis e eficientes. Isso só é possível graças aos avanços tecnológicos, que permitem integrar sistemas e trabalhar com a análise de dados para gerar resultados clínicos efetivos.

As vantagens vão além da otimização dos fluxos de trabalho. Os pacientes também saem ganhando, afinal, quanto mais ágil for a condução dos processos internos de um hospital, mais rapidamente os pacientes serão atendidos. A qualidade da assistência é outro diferencial, como veremos ao longo do conteúdo.

Continue a leitura, conheça as aplicações do Machine Learning na saúde e entenda por que esse recurso se tornou indispensável no contexto da medicina do futuro.

Aplicações do Machine Learning na saúde

O Machine Learning (ML), traduzido como Aprendizado de Máquina, é uma tecnologia que opera por meio da inteligência de dados para que os processos hospitalares sejam conduzidos de forma mais racional, a partir de uma base de informações sólida e concreta.

Com uma gestão organizada, é possível atender com mais qualidade e redirecionar os esforços das equipes para aquelas demandas cujo fator humano é imprescindível. Assim, fica fácil manter o cuidado centrado no paciente, bem como impulsionar a produtividade dos colaboradores.

Por esse motivo, as ferramentas de Machine Learning já se tornaram indispensáveis na área da saúde, tendo em vista que esse setor demanda acurácia e segurança em todos os processos. Além disso, os dispositivos wearables (acessórios vestíveis, como pulseiras inteligentes, por exemplo) permitem acompanhar em tempo real a jornada dos pacientes, contribuindo para uma experiência de atendimento cada vez mais personalizada e satisfatória.

Podemos dizer então que as aplicações do ML na saúde atuam em duas vertentes principais: gestão bem-sucedida e melhor experiência dos pacientes. Entre os ganhos imediatos desse processo, destacamos a redução de custos operacionais, o aprimoramento dos diagnósticos e a clareza na tomada de decisões.

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Impactos e benefícios do Machine Learning na saúde

Vamos agora detalhar os impactos e benefícios de trabalhar com ferramentas de ML nas instituições hospitalares.

Redução do tempo de diagnóstico

No contexto da transformação digital, os algoritmos se tornaram grandes aliados dos médicos na hora de interpretar exames e fornecer diagnósticos. As ferramentas de Machine Learning são imbatíveis nesse sentido, pois conseguem processar uma extensa quantidade de dados em um curto período de tempo, acelerando os diagnósticos e tornando-os mais certeiros.

Processo de triagem eficaz

Por meio da inteligência de dados, também é possível aprimorar o processo de triagem nos hospitais, dando velocidade às operações e permitindo intervenções mais ágeis em casos críticos de emergência. Isso é fundamental do ponto de vista da segurança dos pacientes e da promoção da qualidade de vida da população.

Redução de custos

Ao trazer agilidade e eficiência aos processos hospitalares, as ferramentas de ML contribuem para a redução de custos operacionais porque não haverá mais desperdício de tempo e dinheiro em procedimentos repetitivos e desnecessários. Afinal, quando as operações são orientadas por dados, a tomada de decisão passa a ser mais criteriosa e bem direcionada.

Controle de doenças

Quanto mais as ferramentas de ML são retroalimentadas com novas informações, mais rigoroso fica o processo de monitoramento dos pacientes. Isso ajuda a otimizar os encaminhamentos e a controlar a progressão de doenças crônicas, por exemplo. O percurso de “aprendizagem” dos dispositivos auxilia, portanto, na compreensão da jornada completa dos pacientes, sendo fundamental também na elaboração de perfis epidemiológicos.

Diagnósticos mais precisos

Além da agilidade nos diagnósticos, os dispositivos de Machine Learning dão precisão aos resultados clínicos porque partem de um minucioso trabalho de dados, o que permite correlacionar informações para chegar a resultados mais tangíveis. Assim, é possível identificar facilmente o quadro de cada paciente e gerir com mais eficácia os casos de deterioração clínica.

Possibilidade de atender mais pessoas

Todos os recursos de uma ferramenta de Machine Learning convergem para o mesmo ponto: aumentam a capacidade de atendimento da instituição. Outra vantagem decorrente dessa tecnologia é a humanização das práticas hospitalares, tendo em vista que os dispositivos dão suporte ao trabalho dos colaboradores para que eles tenham mais tempo livre e possam se aprofundar nas demandas de cada paciente.

Diante de tantos impactos positivos do Machine Learning na saúde, não é difícil compreender por que esse recurso se tornou algo imprescindível para as instituições que buscam se enquadrar na era da transformação digital.

A Laura é comprometida com essa missão e oferece soluções de inteligência artificial com o objetivo de colocar os pacientes no centro do cuidado e oferecer uma visão 360º para as equipes médicas, o que se converte em mais saúde para a população.

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