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watsonDados comprovam que apenas 20% dos conhecimentos utilizados pelos médicos para tomar decisões sobre diagnósticos e tratamentos é baseado em evidências. Com isso, um em cada cinco diagnósticos acaba sendo incorreto ou incompleto e quase 1,5 milhões de erros em relação a medicação são feitos nos EUA a cada ano. Dada a crescente complexidade do processo de tomada de decisão médica, como os profissionais de saúde podem resolver esses problemas?

As informações que eles precisam para aumentar a eficiência na tomada de decisão estão disponíveis. Seja em revistas médicas, históricos de pacientes, registros médicos eletrônicos… O que não falta é publicação com conhecimento profundo em medicina.

No entanto, a quantidade de informação médica disponível está dobrando a cada cinco anos e grande parte destes dados não é estruturado – muitas vezes está em linguagem natural. E os médicos simplesmente não têm tempo para ler cada publicação que pode ajudá-los a estarem sempre atualizados com os últimos avanços – 81% dizem que dedicam cinco horas por mês ou menos para leituras especializadas. Os computadores deveriam ser capaz de ajudar, mas as limitações dos sistemas atuais têm impedido avanços reais. A linguagem humana é complexa; muitas vezes é implícita. O significado é altamente dependente do que já foi dito antes, do tema em si, e de como ele está sendo discutido: factualmente, figurativamente ou ficcionalmente – ou uma combinação de todos.

Watson usa recursos de linguagem natural, geração de hipóteses, e aprendizado baseado em evidências para apoiar os profissionais da área médica a tomar decisões e auxiliar no diagnóstico e tratamento de pacientes.

Como? Um médico pode fazer uma consulta ao sistema, descrevendo os sintomas e outros fatores relacionados. Watson começa analisando os dados fornecidos para identificar as peças chave de informação. O sistema suporta a terminologia médica e amplia as capacidades de processamento de linguagem natural de Watson.

Watson então minas os dados do paciente para encontrar fatos relevantes sobre o histórico familiar, atuais medicamentos e outras condições existentes. Ele combina essas informações com os resultados de exames atuais e, em seguida, examina todas as fontes de dados disponíveis para formar hipóteses e testá-las. Watson pode incorporar diretrizes de tratamento, dados de registros médicos eletrônicos, anotações de médicos e enfermeiras, pesquisas, estudos clínicos, artigos de revistas e informações do paciente aos dados disponíveis para análise.

Ao final, Watson irá fornecer uma lista de diagnósticos possíveis, juntamente com uma pontuação que indica o nível de confiança para cada hipótese.
A capacidade de contextualizar durante as fases de geração de hipóteses e de pontuação permite ao Watson resolver problemas complexos, ajudando os médicos – e pacientes – a tomar decisões mais informadas e precisas.

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