Machine Learning na Medicina: Revisão e Aplicabilidade

Introdução

O aprendizado de máquina, ou machine learning (ML), é um ramo da inteligência artificial (IA) que explora o estudo e a construção de algoritmos computacionais a partir do aprendizado por dados,^, ao invés de instruções pré–programadas. O objetivo principal de um modelo de ML é construir um sistema de computador que aprenda com um banco de dados pré–definido e gere, ao final, um modelo de predição, classificação ou detecção.

A aplicação de ML na prática é voltada principalmente para o manuseio de bases de dados consolidadas com informações heterogêneas, para as quais há uma limitação do uso das técnicas de estatística convencionais.^, Os algoritmos de ML já estão difundidos em diversas áreas, como sistemas bancários para detecção de fraudes, mecanismos de busca na internet, sistemas de vigilância em vídeo, segurança de dados, logística de empresas, robótica e, na medicina, para diagnóstico e prognóstico. Com a digitalização dos prontuários médicos, exames laboratoriais e de imagem, houve um crescimento dos bancos de dados. Esses são fontes para a aplicação de técnicas de ML, visando a prevenção, diagnóstico precoce e o tratamento das doenças.

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