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OPINIÃO

DEEP LEARNING E DIABETES:

OTIMIZANDO ESFORÇOS DE PREVENÇÃO
A diabetes é uma doença crônica que afeta milhões grandes conjuntos de dados clínicos pode ajudar

de pessoas em todo o mundo. Embora os trata-
a identificar padrões que possam indicar um ris-
co aumentado de diabetes. Isso pode levar a um
mentos para a diabetes tenham melhorado ao lon-
go dos anos, a prevenção é a chave para reduzir a
diagnóstico mais precoce e ao início do tratamento
sua prevalência. Novas tecnologias, como o Deep
mais cedo, o que pode ajudar a prevenir ou retar-
Learning, estão a ajudar a otimizar os esforços de
dar a progressão da doença.
prevenção da diabetes.
otimizar os esforços de prevenção da diabetes ao
O Deep Learning é uma abordagem avançada de
permitir a personalização do tratamento. Cada
inteligência artificial que permite que as máquinas O Deep Learning também pode ser usado para
aprendam a reconhecer padrões em grandes volu- paciente com diabetes é único, com diferentes ne-
mes de dados. No contexto da prevenção da dia- cessidades e respostas ao tratamento. O uso de al-
betes, o Deep Learning é uma ferramenta valiosa goritmos de aprendizado de máquina pode ajudar
para analisar vastos conjuntos de dados clínicos, os prestadores de cuidados de saúde a identificar
permitindo identificar padrões e tendências que as melhores opções de tratamento para cada pa-
podem ser aplicados para aprimorar tanto a pre- ciente, levando a um tratamento mais eficaz e uma
venção quanto o tratamento da doença. melhor gestão da doença.
Uma das principais áreas onde o Deep Learning Em conclusão, o Deep Learning tem o potencial
pode ser aplicado na prevenção da diabetes é na de transformar a prevenção da diabetes. Ao ana-
identificação de fatores de risco. O uso de algo- lisar grandes conjuntos de dados clínicos, o Deep
ritmos de aprendizado de máquina pode ajudar a Learning pode ajudar a identificar fatores de risco,
identificar padrões em grandes conjuntos de da- rastrear e diagnosticar a doença precocemente e
dos de pacientes com diabetes, permitindo que os personalizar o tratamento para cada paciente. Isso
prestadores de cuidados de saúde identifiquem pode levar a uma prevenção mais eficaz da diabe-
fatores de risco com maior precisão. Isso pode le- tes e uma gestão mais eficaz da doença para aque-
var a uma prevenção mais eficaz da doença, com les que já a desenvolveram.
intervenções direcionadas a pacientes com maior
risco de desenvolver diabetes.
Outra área em que o Deep Learning pode ser
Nuno Silva útil na prevenção da diabetes é no rastreamen-
Chief Scientist & Technology Officer of to e diagnóstico precoce da doença. A análise de
UnifAI Technology
Sócio da www.girohc.pt/

68 SETEMBRO · 2023