Machine learning para a área de saúde e ciências biológicas

Consolidar uma compreensão melhor sobre a saúde de uma população pode ajudar formuladores de políticas e sistemas de saúde a tomar decisões orientadas por dados para cuidar de milhões de pacientes. As ferramentas de machine learning oferecem uma exibição cronológica de eventos médicos para ajudar organizações de saúde na análise de tendências e resultados de saúde populacional. As organizações de biofarmacêutica podem analisar estudos genômicos populacionais em grande escala. Os clientes podem facilmente criar um estudo de coorte de pacientes, seus tratamentos, dados demográficos e testes, além de utilizar modelos avançados de machine learning para entender como uma população se modifica ao longo do tempo para identificar o tratamento mais apropriado para uma população de pacientes.

As empresas farmacêuticas e biotecnológicas precisam encontrar maneiras inovadoras de descobrir, desenvolver, testar, fabricar e comercializar tratamentos mais rápida e eficientemente. O machine learning é usado em toda a cadeia de valores farmacêutica, desde experimentações rápidas para descobrir medicamentos até a permissão de fabricações inteligentes para acompanhamentos pós-comercialização para detectar eventos adversos.

O setor de saúde é complexo, com muitos processos e registros manuais e baseados no papel. Utilizando tecnologias de classificação de documentos, compreensão de linguagem natural e conversão de fala em texto, o machine learning pode simplificar e automatizar processos para ajudar a melhorar a eficiência, reduzir resíduos hospitalares e reduzir o esgotamento médico. Os serviços de IA de saúde desenvolvidos para fins específicos e modelos avançados de machine learning podem ajudar a modernizar a infraestrutura de cuidado e reduzir a sobrecarga, oferecendo, ao mesmo tempo, suporte à interoperabilidade, como o padrão do setor do Fast Healthcare Interoperable Resources (FHIR).