Continuando com a aplicação da teoria na prática em Treinamento de Máquina iniciada no ensaio anterior, neste post vamos apresentar o uso da abordagem não supervisionada.
Um exemplo comum dessa abordagem na área da saúde é a descoberta de padrões em dados médicos para predição e prevenção de doenças. Esse tipo de aplicação pode ser usado para criar um produto voltado à análise de dados de pacientes, ajudando hospitais, clínicas e instituições a identificar grupos de pacientes com padrões de saúde semelhantes. Vamos a um caso prático: descoberta de padrões em dados de pacientes para a prevenção de doenças.
Hospitais e clínicas possuem enormes quantidades de dados de pacientes, como prontuários médicos, exames laboratoriais, sinais vitais e histórico de tratamentos. Nem sempre é fácil para médicos ou sistemas de saúde identificarem padrões subjacentes nesses dados que possam indicar riscos de desenvolvimento de certas doenças. Para realizar um treinamento não supervisionado, o processo seria o seguinte:
Primeiro, ocorreria a coleta de dados médicos, como exames de sangue, pressão arterial, níveis de glicose, colesterol, histórico de consultas e internações, medicamentos prescritos, além de dados demográficos como idade, peso e histórico familiar.
Em seguida, aplicaria-se um modelo de aprendizado para encontrar padrões em grupos de pacientes. Por exemplo, agrupariam-se pacientes com padrões de exames laboratoriais semelhantes ou detectariam-se aqueles que compartilham fatores de risco comuns, como níveis elevados de glicose e colesterol.
O modelo geraria, então, grupos de pacientes que apresentassem características semelhantes, como pacientes com risco elevado de desenvolver doenças cardiovasculares, pacientes com padrões de exames que sugerissem diabetes em estágio inicial e pacientes com maior probabilidade de readmissão hospitalar.
O produto final poderia ser um sistema de análise preditiva e prevenção que ofereceria a identificação de pacientes de alto risco, um dashboard que permitiria aos profissionais de saúde identificar rapidamente pacientes com características semelhantes que os colocassem em risco de desenvolver determinadas doenças, além de sugestões de ações preventivas, como mudanças no estilo de vida ou tratamentos personalizados com base nos grupos identificados. O sistema também monitoraria novos dados de pacientes em tempo real, ajustando-os automaticamente ao grupo de risco apropriado. Além disso, enviaria alertas automáticos para médicos ou pacientes quando os dados indicassem um aumento no risco de complicações ou a necessidade de intervenção.
Esse tipo de produto teria grande potencial para melhorar a gestão de cuidados preventivos e poderia ser aplicado a diversas condições, como doenças cardíacas e até mesmo riscos de câncer, melhorando a eficiência e a precisão do diagnóstico e do tratamento preventivo.