O que o aprendizado profundo pode oferecer à análise de dados médicos na prática clínica?
Resposta curta: Esta revisão descreve os algoritmos básicos do aprendizado profundo e mostra, com exemplos de classificação de eletroencefalogramas de crises epilépticas e de lâminas de tecido gástrico, que sua aplicação é simples e eficaz. O aprendizado profundo superou outros métodos de aprendizado de máquina em medicina e já é adotado em radiologia, patologia e descoberta de fármacos.
Resposta
A revisão parte da observação de que, ao longo da última década, o aprendizado profundo apresentou desempenho superior ao de outros métodos de aprendizado de máquina na solução de diversos problemas em várias áreas da medicina. Para explicar essa vantagem, o texto explora brevemente os algoritmos de aprendizado que fundamentam o aprendizado profundo, oferecendo ao leitor uma base conceitual sobre como esses modelos aprendem a partir dos dados.
Como demonstração prática, os autores descrevem os procedimentos para construir classificadores baseados em aprendizado profundo em dois exemplos: eletroencefalogramas de crises epilépticas e lâminas de tecido gástrico. Esses exemplos são usados para evidenciar a simplicidade e a efetividade das aplicações de aprendizado profundo, mostrando o caminho de construção de um classificador em contextos clínicos distintos.
A revisão também examina aplicações clínicas do aprendizado profundo em radiologia, patologia e descoberta de fármacos, áreas em que a técnica tem sido ativamente adotada. Esses três campos são apresentados como os principais polos de incorporação da tecnologia na medicina até o momento da publicação.
Os autores concluem que, considerando as grandes vantagens das técnicas de aprendizado profundo, espera-se que elas sejam cada vez mais e amplamente utilizadas em diversas áreas da medicina nas próximas décadas. Trata-se, portanto, de uma revisão introdutória e prospectiva, voltada a orientar o médico sobre o potencial e os fundamentos desses métodos.
O que o estudo mostrou
Trata-se de uma revisão que explora os algoritmos básicos de aprendizado que fundamentam o aprendizado profundo e descreve os procedimentos para construir classificadores baseados nessa técnica, usando como exemplos eletroencefalogramas de crises epilépticas e lâminas de tecido gástrico. A revisão relata que o aprendizado profundo tem desempenho superior ao de outros métodos de aprendizado de máquina em medicina e revisa aplicações clínicas em radiologia, patologia e descoberta de fármacos. O resumo não informa amostra nem desenho detalhado além de se tratar de uma revisão.
Limitações
Por ser uma revisão, o texto não apresenta dados primários nem resultados de um estudo empírico próprio. O resumo não informa a estratégia de busca, os critérios de seleção dos estudos, o número de trabalhos incluídos nem as limitações das aplicações descritas. Também não são informadas métricas de desempenho dos classificadores exemplificados, o que restringe conclusões sobre sua acurácia em cenários clínicos reais.
Aplicação no consultório
A leitura ajuda o médico a compreender os fundamentos do aprendizado profundo e a reconhecer onde ele já é adotado, como radiologia, patologia e descoberta de fármacos. Na gestão do consultório, isso apoia decisões sobre incorporação de ferramentas de apoio diagnóstico e sobre como interpretar laudos gerados por sistemas automatizados. O texto não fornece recomendações de conduta clínica nem orienta escolha de pacientes, devendo ser usado como base educacional sobre a tecnologia.
Estudo citado
Applications of deep learning for the analysis of medical data. Archives of pharmacal research, 2019.
Autores: Jang HJ, Cho KO.
DOI: 10.1007/s12272-019-01162-9 · PubMed: PMID 31140082
Perguntas para aprofundar
- Como o aprendizado profundo se diferencia de outros métodos de aprendizado de máquina na análise de dados médicos?
- Quais são os passos para construir um classificador baseado em aprendizado profundo para eletroencefalogramas?
- Em quais áreas clínicas o aprendizado profundo tem sido mais adotado segundo esta revisão?
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