Healthdata e Evidências de Machine Learning na saúde

A inteligência artificial já está mudando a forma com que enxergamos a saúde, mas como será que foi essa mudança? Como o Big Data e o Machine Learning mudaram comparado as metodologias já existentes? A saúde já estava no auge da Medicina Baseada em Evidências, mas o que mudou?

Esse texto vem responder essas perguntas traçando o passado, o presente e o futuro, técnicas que vieram para ficar na saúde, e que podem ser consideradas o Topo das Evidências.

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Figura 1. Healthdata e organização de dados na saúde.

A saúde, guiada pela epidemiologia, tem consolidada uma Hierarquia das Evidências. A base dessa Hierarquia, em formato de Pirâmide, tem como premissa a observação de médicos especialistas, como se pode observar na figura 2:

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Figura 2. Pirâmide que estabelece os diferentes níveis de evidências científicas.

O que é essa Hierarquia das Evidências?

A pirâmide acima organiza as informações médicas em uma hierarquia de evidências. Recursos com os mais altos níveis de avaliação crítica e síntese são colocados no topo da pirâmide. As informações dos recursos mais altos da pirâmide tem mais qualidade na informação e são mais rápidas de acessar, pois são avaliações feitas pelo leitor, o qual tem acesso a revisões de hipóteses diversas vezes estudadas e contestadas.

A interpretação é da base para o topo. A partir da observação, ganha-se evidências com a estruturação metodológica de artigos descritivos, com análise exploratória dos dados. Em seguida, mais evidências são acompanhadas de análises estatísticas mais robustas em estudos observacionais ou testes clínicos randomizados, que podem ser interpretados por outros médicos ao redor do mundo.

Um ganho a mais de evidências acontece quando diversos grupos de pesquisa publicam artigos com o mesmo tema e reúnem em um artigo de revisão, com mais evidências caso agrupe os artigos e respeite uma metodologia científica mais rigorosa como revisão sistemática e metanálise.

Mas e o machine learning?

Onde podemos encaixá-lo nessa perspectiva? Ele pode ser comparado com estudos tradicionais em questões de evidências? No final, ele teria mais ou menos evidências que outros estudos?

O comum é não comparar, nem pensar em encaixar Inteligência Artificial nessa Hierarquia. Entretanto, algumas academias, como é o caso na The University of Western Australia, que já categorizam o topo da Pirâmide como Sistemas de Suporte a Decisão, como mostra a figura 3.

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Figura 3. Hierarquia das Evidências com Sistemas de Suporte a Decisão.

Como citado na definição, o topo da pirâmide é composto de informações mais rápidas de acessar e de se avaliar por pesquisadores, cientistas, estudantes, médicos... E, concomitante ao aumento no volume de dados disponíveis, o desenvolvimento e aplicação de técnicas de aprendizado de máquina situa-se estrategicamente no topo, pelo fato de alcançarem a avaliação de um grande volume de informações com menos tempo.

Como é o presente, e no futuro, como vai ser?

Diversos artigos recentes trazem metodologias de Machine Learning como perspectiva para interpretação de grandes bancos de dados, com foco em diferentes especialidades. Esses estudos descrevem a visão do modelo de Machine Learning na importância de fatores de risco, que pode ser comparado a outros estudos com a mesma análise, mas estatística.

Entretanto, nem todos estão preparados para essa mudança. Não ter dados organizados é a maior dificuldade dos médicos e pesquisadores, em conjunto com os cientistas de dados. No futuro, espera-se poder usar modelos em tempo real para tomada de decisão, o que não é um caminho distante, mas com muito trabalho a ser feito.

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healthdata, machine learning and design science.

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