São Paulo — InkDesign News — A evolução do deep learning está transformando a indústria de saúde, com modelos de aprendizado de máquina (machine learning) que prometem melhorar a gestão de cuidados e acompanhamento de pacientes. Recentemente, diversas empresas têm explorado esses modelos para desenvolver soluções inovadoras.
Arquitetura de modelo
Os sistemas de inteligência artificial (IA) utilizados incluem modelos de linguagem de grande porte (LLMs) que lidam com dados multimídia, como textos e imagens, especialmente voltados para o setor de saúde. A integração de dados de diferentes fontes permite uma análise mais abrangente, com estruturas que priorizam a segurança e a privacidade, em conformidade com normas como a Lei de Portabilidade e Responsabilidade de Seguros de Saúde (HIPAA).
Treinamento e otimização
O processo de otimização envolve a iteração constante nas métricas de desempenho, análise de erros e a contribuição de especialistas da área. As equipes de desenvolvimento destacam que “um juiz LLM é essencial para alinhar os resultados com os critérios esperados” (“an LLM judge is essential to align results with expected criteria”)— Robert Martin-Short, Cientista de Dados, Nuna, Inc. O uso de conjuntos de dados representativos e métricas programáticas é crucial para garantir que os sistemas sejam efetivos durante a fase de pré-produção.
Resultados e métricas
Após implementações em ambientes de produção, o monitoramento contínuo permite que as métricas de avaliação revelem informações sobre a eficácia do sistema. “Essa abordagem é vital para manter padrões elevados e garantir que os produtos de IA continuem alinhados com nossos objetivos” (“This approach is vital to maintain high standards and ensure AI products remain aligned with our goals”)— Robert Martin-Short, Cientista de Dados, Nuna, Inc. Esses resultados proporcionam insights valiosos que podem ser usados para ajustar algoritmos e melhorar a experiência do usuário.
A aplicação de técnicas de deep learning está apenas começando a revelar seu potencial no setor de saúde. Com a adoção de métodos de avaliação e monitoramento contínuo, as empresas podem melhorar suas soluções e responder de maneira mais ágil às necessidades dos pacientes, contribuindo para um futuro mais eficiente na prestação de cuidados.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
