AI na medicina não é de hoje.

Nos últimos meses tem sido muito comum encontrar reportagens e textos sobre o Inteligência artificial na saúde. Entretanto, o tema não é tão atual, mas as possibilidades sim.

Esse artigo vem trazer a análise do histórico da revista Artificial Intelligence in Medicine (AIME), que surge como um braço da engenharia em 1982, e completou 30 anos na última década.

Para comprovar o aumento exponencial das pesquisas em Inteligência artificial, um report do The Medical Futurist (TMF) aborda o crescimento da publicação de Machine Learning e Deep Learning no PUBMED nos últimos anos.

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TMF — Número de estudos de Machine e Deep Learning nos últimos anos.

A revista AIME foi, durante muitos anos, uma reunião bianual dos principais seus estudos de IA na saúde, e, antes de todo Hype a respeito do tema na saúde, trouxeram uma revisão dos seus trabalhos mais citados e as principais tendências no tema para essa década.

O principal insight que podemos refletir é o fato de, nessa evolução, os métodos baseados em conhecimento mudarem para métodos orientados a dados.

A primeira conferência (1985) não utilizou uma divisão temática da sessão. Posteriormente, analisamos um total de 734 contribuições para 16 processos da AIME:

  • 24 resumos de palestras
  • 447 artigos longos (6 a 10 páginas)
  • 263 artigos curtos (até 5 páginas)
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Nas conferências, o número médio de contribuições, excluindo resumos de palestras, foi de 44,4. O maior número de contribuições foi alcançado em 2005, com 37 artigos longos e 29 artigos curtos.

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É importante notar o aumento no interesse dos temas como Aprendizado de Máquina e Mineração de dados, que cresceu exponencialmente após os anos 2000.

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Em termos de citações, o maior impacto das publicações do AIME foi em diretrizes e protocolos, seguidos por gerenciamento de informações temporais, aprendizado de máquina e mineração de dados.

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Por fim, a visão do congresso anual já no ano da publicação dessa revisão, colocaram como direções promissoras para futuras pesquisas:

  • Big Data e medicina personalizada,
  • Medicina Baseada em Evidências
  • Modelagem de processos de negócios
  • Mineração de processos
  • Processamento de Linguagem Natural nas mídias sociais.

Referências

Written by

healthdata, machine learning and design science.

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