O que é Data Science?

Data Science é um campo voltado para a análise de dados, identificação de padrões e construção de modelos preditivos. A sua finalidade é extrair informações úteis e insights para auxiliar no processo de tomada de decisão. Para a construção de modelos preditivos, utilizam-se normalmente modelos de Machine Learning como: Regressão Linear Regressão Logística Redes Neurais

O que faz um Cientista de Dados?

Cientista de Dados é o profissional que trabalha na área de Data Science . Interdisciplinar, atua em todas as etapas do projeto, desde a fase de aquisição, análise e tratamento dos dados, quanto na construção de modelos de Machine Learning , avaliação e deploy . Atualmente, é considerada por muitos como sendo a profissão do futuro , com demanda crescente por esse tipo de profissional.

Qual a linguagem mais usada em Data Science?

Atualmente, Python é a linguagem mais utilizada para Data Science . Entre os fatores que tornam o Python tão popular estão a curva de aprendizado, quantidade de pacotes disponíveis e alto engajamento da sua comunidade. Outras linguagems populares para Ciência de Dados são R (uma linguagem com aplicações em estatística) e Matlab.

O que é Machine Learning?

Machine Learning (Aprendizado de Máquina) é uma área dentro do campo da Inteligência Artificial que utiliza algoritmos capazes de aprender por meio de dados coletados. Suas aplicações são vistas em áreas como medicina, marketing digital, logística, análise de malware e até mesmo no setor espacial.

O que é Deep Learning?

Deep Learning (Aprendizado Profundo) é uma área dentro do Machine Learning , que se tornou possível graças à explosão na disponibilidade de dados e no aumento do poder computacional. Usando redes neurais profundas (com diversas camadas), Deep Learning é considerada hoje como sendo o estado-da-arte para inúmeras aplicações, tendo se destacado em carros autônomos e detecção de doenças.

Sigmoidal › Inteligência Artificial na Medicina

Você consegue imaginar a Inteligência Artificial (IA) ajudando e contribuindo com a detecção de doenças por meio de testes mais rápidos e mais precisos?

É fácil associar o conceito de avanço tecnológico a funcionalidades implementadas no celular, gadgets em carros de última geração e que é possível viajar para os pontos mais equidistantes do mundo em aeronaves cada vez mais sofisticadas.

Inteligência Artificial na Medicina (Deep Learning e Python)

No entanto, é difícil perceber as aplicações que já estão em prática na área da saúde. Será que já é uma realidade ou parece fazer parte de um futuro distante a la carros voadores que víamos nos Jetsons?

Deep Learning: imitando o cérebro humano

O princípio básico da IA é dar aos algoritmos a capacidade de agir e “raciocinar” de maneira similar ao ser humano.

Por exemplo, a técnica conhecida como Deep Learning replica a estrutura basilar dos nossos neurônios, permitindo que estruturas lógicas e complexas possam ser estabelecidas sem a necessidade de supervisão humana.

Assim como a inteligência humana, as redes neurais por trás de uma arquitetura de Deep Learning precisam estudar, compreender e aprender como interpretar informações relacionadas ao objeto de estudo proposto.

Uma vez que redes neurais aprendem a interpretar informações, poderão auxiliar o profissional – que não precisará ser especialista na área – a identificar, com mais precisão, um tumor, por exemplo.

Inteligência Artificial na detecção de câncer

Em 2018, cerca de 1,7 milhões de pessoas morreram devido ao câncer de pulmão.

Seja por detecção tardia, seja por diagnóstico incorreto ou seja pelo fato de o paciente ter sido submetido a um procedimento invasivo (sem necessidade) que acabou gerando complicações: as causas podem ter sido das mais variadas.

Cientistas realizaram pesquisas e publicaram na revista Nature Medicine um estudo em que foi aplicada, então, a Inteligência Artificial para realizar a leitura de exames de tomografia computadorizada usados para rastrear pessoas com câncer de pulmão.

Em testes realizados com 6.716 casos com diagnósticos obtidos, houve cerca de 94% de precisão em comparação a diagnósticos realizados por especialistas na área.

No Brasil, mais precisamente na Faculdade de Engenharia Elétrica e da Computação da Unicamp, foram realizados testes em parceria com cientistas da área de dermatologia na expectativa de obter o diagnóstico perfeito, através do uso da IA na vida de pacientes com melanoma.

A ideia é a de evitar, no futuro, a realização de biópsias para saber se trata-se de uma simples pinta ou algo que possa virar motivo de preocupação.

Benefícios da Inteligência Artificial para a medicina

De uma maneira geral, métodos de Data Science e Deep Learning vêm sendo utilizados cada vez mais em apoio à medicina, uma vez que permitem a extração de insights, mesmo em dados não estruturados.

Apesar de permearem a medicina como um todo, os principais ganhos proporcionados pela aplicação da Inteligência Artificial na medicina são:

Tratamento de doenças
Alerta a respeito do quadro clínico do paciente
Identificação e associação de sintomas
Precisão do resultado de diagnósticos

Mais do que isso, a adoção em massa de soluções baseadas em IA permitirá que mais pessoas possam ter acesso à serviços de saúde.

Trazendo para nossa realidade do Brasil, basta você imaginar que ainda há inúmeras regiões sem atendimento de médicos especializados. O uso de robôs permitirá que pessoas nesse tipo de situação possam ter acesso à diagnósticos de altíssima precisão.

Vale ressaltar que a figura do médico nunca será substituida. Haverá sempraa necessidade de um profissional capaz de conduzir todo o processo.

Em sistema de parceria, as inteligências humana e artificial devem contribuir consideravelmente para a redução de cirurgias desnecessárias, diagnósticos imprecisos e suprir a falta de profissionais frente à crescente demanda desses em lugares onde não há profissionais especializados.