Toda empresa de produtos deseja encantar os clientes com um produto de alta qualidade, e muitas organizações de engenharia naturalmente se concentram em melhorias de processo para atingir as metas de qualidade. Mas a cultura organizacional come a estratégia e o processo no café da manhã. Então, como você cria uma cultura de qualidade?

A qualidade do produto é uma das áreas que as equipes de engenharia monitoram de perto durante todo o ciclo de vida do desenvolvimento de software. Na maioria das vezes, uma combinação de ambas as medidas de qualidade externas visíveis pelos clientes – como defeitos, confiabilidade ou segurança – são rastreadas juntamente com medidas de qualidade internas não visíveis pelos clientes – como conformidade com uma especificação, manutenibilidade, eficiência do código ou base de tamanho do código. Quando são necessárias melhorias de qualidade externas/internas significativas ou recorrentes, as equipes de engenharia geralmente se concentram em melhorias de processo como forma de chegar lá. Afinal, a qualidade do produto é uma manifestação da qualidade do processo que foi utilizado para criá-lo, certo?

Os produtos também são manifestações da cultura que os criou. Como Bill Aulet, diretor-gerente do Martin Trust Center for MIT Entrepreneurship e palestrante sênior da Sloan, nos lembra, a cultura come a estratégia no café da manhã – e, eu argumento, o processo também. Quando a cultura organizacional colide com o espírito de uma mudança de processo – como quando uma cultura de comando e controle tenta obter ganhos de produtividade por meio de equipes auto gerenciadas e ágeis – a cultura sempre vence.

A cultura se manifesta por meio dos valores, normas, crenças e hábitos de uma organização – e estes, por sua vez, impactam a qualidade do produto ao orientar as ações da equipe. Não estou falando sobre o que uma organização diz que faz; Estou falando sobre o que ele realmente faz – em todos os níveis. Para começar, os valores organizacionais normalmente ajudam a priorizar o que é mais importante para as equipes. Por exemplo, uma organização que valoriza muito a simplicidade no design pode reverter uma correção para um defeito se acidentalmente adicionar complexidade à experiência do usuário. A qualidade geral de um lançamento pode ser avaliada pela elegância da implementação de novos recursos que planeja introduzir.

As normas organizacionais definem o que é considerado comportamento aceitável, normalmente por meio do histórico de uma organização. Um exemplo pode incluir se as versões anteriores exigiram horas extras dos desenvolvedores para corrigir defeitos críticos no final de uma versão. Sem ter esse histórico, o planejamento de uma versão de alta qualidade exigirá que um gerente de projeto seja muito conservador ao estimar a produtividade da equipe – uma vez que uma equipe pode não aceitar dedicar horas extras para cumprir um compromisso de qualidade.

Crenças organizacionais são ideias ou princípios compartilhados sobre como as coisas deveriam ser. Isso pode incluir a crença de que os desenvolvedores devem ter propriedade e responsabilidade sobre o código que escrevem – para que seu código reflita sua própria diligência e trabalho duro. Quando grandes defeitos são rastreados em seu código, esses desenvolvedores sentirão uma sensação saudável de constrangimento por terem perdido algo e tentarão resolvê-lo o mais rápido possível. Compare isso com o comportamento resultante de uma crença organizacional de que todo projeto e toda área de código aprimorado terá defeitos – e isso deve ser esperado. Com essa crença, os desenvolvedores serão mais lentos para reagir quando forem encontrados defeitos em seu código.

O último elemento da cultura são os hábitos organizacionais, e estes orientam as tendências regulares e muitas vezes não ditas que as equipes têm. Um exemplo é o estilo com que a tomada de decisão ocorre. Para algumas organizações, as decisões exigem adiamento para a pessoa mais sênior da sala, enquanto outras organizações definirão e usarão critérios baseados em evidências que pessoas em qualquer nível podem aplicar para que a decisão seja aceita. Pode ser bastante instrutivo observar como uma equipe decide se a qualidade é boa o suficiente para ser lançada – já que essa é talvez a decisão mais importante que afeta a qualidade que é feita durante uma versão.

Então, como você impulsiona a qualidade por meio da cultura? Em seu artigo da HBR sobre a criação de uma cultura de qualidade, Ashwin Srinivasan e Bryan Kurey, da CEB, compartilham os resultados de suas pesquisas recentes sobre essa questão. Eles estudaram mais de 850 funcionários que impactam a qualidade de 80 multinacionais para encontrar quatro fatores que impulsionam a qualidade como um valor cultural:

Ênfase na liderança. Os gerentes precisam demonstrar como “andar a pé” com relação à qualidade, e isso deve vir de cima. Você pode fazer isso por:

• Acompanhamento de métricas de qualidade. Defina medidas significativas de qualidade com as quais a liderança sênior, gerenciamento de produtos, controle de qualidade e engenharia possam concordar.
• Tornando suas métricas visíveis. Retire-os com frequência em reuniões e revise-os em check-ins regulares com sua equipe.

• Usando qualidade em trade-offs . Crie definições e diretrizes claras para os níveis mínimos de qualidade e use-os em reuniões quando as trocas precisam ser feitas no final de um release. Quando sua equipe vir as métricas de qualidade sendo usadas na tomada de decisões, eles saberão que a qualidade é importante.

Uma observação especial é necessária aqui ao introduzir ou alterar métricas em sua organização. Como em qualquer iniciativa de mudança, é fundamental equilibrar a adesão com os mandatos para adotar a mudança. O risco com as métricas é que diferentes equipes podem começar a usar suas próprias variações que enfatizem seus interesses sobre os dos outros. Como o objetivo das métricas é medir e mudar o comportamento da equipe em todos os níveis, é fundamental que todas as partes interessadas (liderança sênior, produto, controle de qualidade e engenharia) concordem e sigam um conjunto comum. Você pode conseguir isso por:

Formar um grupo de trabalho multifuncional com propósito. Motive a necessidade das métricas identificando claramente os pontos problemáticos atuais que existem sem elas, por que a ação é imperativa agora e como as métricas comuns ajudarão. Convide as partes interessadas influentes de toda a liderança sênior, produto, controle de qualidade e engenharia para projetar as métricas. Cada participante pode representar os interesses de sua equipe durante as discussões, bem como ajudar a vender as métricas internamente para outras pessoas. Escolha um bom facilitador e certifique-se de pedir explicitamente aos participantes que vendam o resultado para seus colegas depois que as métricas forem projetadas.

Medição de resultados que importam. Peça ao grupo de trabalho para começar identificando os resultados de produto qualitativos desejados que as diferentes partes interessadas esperam. Depois que esses resultados forem identificados, convide o grupo a trabalhar de trás para frente para selecionar métricas que medem o movimento em direção ou em direção a cada resultado. Por exemplo, digamos que seu produto seja um aplicativo em nuvem cujos custos computacionais estejam aumentando mais rapidamente do que a adoção – e a gerência sênior está preocupada. O grupo de trabalho pode identificar várias métricas para medir a eficiência, como a utilização da CPU nos servidores, que podem ser rastreadas durante o desenvolvimento e o teste. Depois que as métricas estiverem finalizadas e em uso, mostre às suas equipes o impacto que elas estão causando.

Padronização do uso de métricas entre as equipes. Encarregue o grupo de trabalho de criar os modelos e painéis que todas as equipes usarão para visualizar as métricas. Convide cada participante a apresentar os resultados para suas respectivas equipes e certifique-se de que eles sejam usados ​​de forma consistente. Como todas as funções contribuíram para o processo, defina claramente as expectativas de que essas métricas devem ser usadas no futuro por todos.

Credibilidade da mensagem. Gerentes bem-sucedidos escolhem cuidadosamente a maneira certa de comunicar a mensagem de qualidade com base no que ressoa com sua equipe. Isso pode levar alguma experimentação para acertar. Comunique a perspectiva de diferentes partes interessadas internas ou externas sobre a qualidade do produto e veja o que ilumina sua equipe. Os exemplos podem incluir:

> Satisfação do cliente. Entreviste ou pesquise os clientes sobre sua satisfação geral com o produto e inclua citações para dar vida ao seu sentimento.

> Experiência em vendas durante demonstrações. Como qualquer representante de vendas lhe dirá, a falha do produto durante uma demonstração de prospecção, pode ser muito prejudicial – e desconfortável para o representante de vendas. Descubra como os representantes de vendas experimentam o produto durante as demonstrações e com que confiabilidade podem exibi-lo.

> Percepções da liderança sênior. Em muitas organizações, os líderes seniores (especialmente os fundadores) adoram brincar com os novos recursos do produto. Convide-os a se envolver no final de um release e entreviste-os sobre sua experiência.

Envolvimento dos pares. Sua equipe internalizará a qualidade assim que começarem a se envolver com isso – e você pode ajudar a incentivar isso seguindo várias etapas:

Crie rituais em tempo de design. Durante as discussões de projeto, ajude sua equipe a desenvolver uma rotina para avaliar o impacto na qualidade de várias opções de projeto. Forneça perguntas para a equipe responder para cada design que está sendo considerado e, após um lançamento, mostre como elas contribuíram para a qualidade geral.

Convide avaliações de pares. Durante reuniões periódicas de status, mostre à sua equipe as métricas de qualidade mais recentes e peça a cada pessoa que faça sua própria avaliação de onde você está. Onde há acordo e onde divergem as conclusões? Independentemente da resposta, simplesmente convidar a equipe para fazer sua própria avaliação fará com que pensem sobre qualidade.

Incentive a programação em pares. Se feito em intervalos regulares, principalmente entre desenvolvedores juniores e seniores, isso ajudará a incentivar discussões sobre qualidade no projeto e na implementação. Incentive seus desenvolvedores seniores a discutir isso em cada sessão de programação em par.

Propriedade e empoderamento dos funcionários. Você pode capacitar sua equipe para tomar decisões de qualidade e sentir maior propriedade sobre os resultados. Para fazer isso, considere o seguinte:

> Reconhecer iniciativas de qualidade. Crie medidas individuais de qualidade (como bugs por desenvolvedor, talvez dimensionados pela complexidade do projeto) e forneça visibilidade e reconhecimento para aqueles em sua equipe que obtêm resultados. Crie um painel exibindo com destaque para cada pessoa para ver como eles se comparam aos colegas. Use isso em reuniões.

> Crie competições. Para um grande projeto, considere conceder prêmios aos melhores desempenhos que implementarem o código da mais alta qualidade. Certifique-se de anunciar a competição no início e esclarecer como as pessoas serão avaliadas. Divirta-se com isso.

> Construir oportunidades de aprendizagem. Convide membros da equipe com o melhor histórico para dar palestras sobre como eles abordam a qualidade, as escolhas de design que fizeram e os resultados de projetos recentes. Ao preparar a palestra, incentive o membro da equipe a mostrar as ligações entre sua abordagem à qualidade durante a implementação de um recurso e como os clientes, representantes de vendas ou líderes seniores a vivenciaram.

Por fim, colocando em prática algumas dessas diretrizes explicadas acima, teremos com certeza mais qualidade no produto final.

A ciência de dados é o campo da aplicação de técnicas avançadas de análise e princípios científicos para extrair informações valiosas de dados para tomada de decisões de negócios, planejamento estratégico e outros usos. É cada vez mais crítico para as empresas os insights que a ciência de dados gera. Esses insights, ajudam as organizações a aumentar a eficiência operacional, identificar novas oportunidades de negócios, e melhorar programas de marketing e vendas, entre outros benefícios. Em última análise, eles podem levar a vantagens competitivas sobre os rivais de negócios.

A ciência de dados incorpora várias disciplinas – por exemplo, engenharia de dados, preparação de dados, mineração de dados, análise preditiva, machine learning e visualização de dados, além de estatística, matemática e programação de software. É feito principalmente por cientistas de dados qualificados, embora analistas de dados de nível médio também possam estar envolvidos. Além disso, muitas organizações agora dependem em parte de cientistas de dados, um grupo que pode incluir profissionais de business intelligence (BI), analistas de negócios, usuários de negócios experientes em dados, engenheiros de dados e outros trabalhadores que não têm um histórico formal de ciência de dados.

Esta análise abrangente de ciência de dados, explica o que é, por que é importante para as organizações, como funciona, quais benefícios que proporciona para o negócio, e,  os desafios que ela coloca. Você também encontrará uma visão geral das aplicações, ferramentas e técnicas de ciência de dados, além de informações sobre o que os cientistas de dados fazem e as habilidades de que precisam.

Por que a ciência de dados é importante?

A ciência de dados desempenha um papel importante em praticamente todos os aspectos das operações e estratégias de negócios. Por exemplo, fornece informações sobre clientes que ajudam as empresas a criar campanhas de marketing mais fortes, e publicidade direcionada para aumentar as vendas de produtos. Auxilia na gestão de riscos financeiros, na detecção de transações fraudulentas e na prevenção de quebras de equipamentos em fábricas e outros ambientes industriais. Ela ajuda a bloquear ataques cibernéticos e outras ameaças à segurança em sistemas de TI.

Do ponto de vista operacional, as iniciativas de ciência de dados podem otimizar a gestão das cadeias de suprimentos, estoques de produtos, redes de distribuição e atendimento ao cliente. Em um nível mais fundamental, eles apontam o caminho para aumentar a eficiência e reduzir os custos. A ciência de dados também permite que as empresas criem planos de negócios e estratégias baseadas na análise informada do comportamento do cliente, tendências de mercado e concorrência. Sem isso, as empresas podem perder oportunidades e tomar decisões erradas.

A ciência de dados também é vital em áreas além das operações comerciais regulares. Na área da saúde, seus usos incluem diagnóstico de condições médicas, análise de imagem, planejamento de tratamento e pesquisa médica. As instituições acadêmicas usam a ciência de dados para monitorar o desempenho dos alunos e melhorar seu marketing para futuros alunos. Equipes esportivas analisam o desempenho dos jogadores e planejam estratégias de jogo via ciência de dados. Agências governamentais e organizações de políticas públicas também são grandes usuários.

Processo de ciência de dados e ciclo de vida

Os projetos de ciência de dados envolvem uma série de etapas de coleta e análise de dados. Em um artigo que descreve o processo de ciência de dados, Donald Farmer, diretor da consultoria de análise TreeHive Strategy, delineou essas seis etapas principais:

1. Identifique uma hipótese relacionada ao negócio para testar.

2. Reúna os dados e prepare-os para análise.

3. Experimente diferentes modelos analíticos.

4. Escolha o melhor modelo e execute-o contra os dados.

5. Apresentar os resultados aos executivos de negócios.

6. Implantar o modelo para uso contínuo com dados frescos.

Farmer disse que o processo faz da ciência de dados um esforço científico. No entanto, ele escreveu que, nas empresas corporativas, o trabalho em ciência de dados “sempre será mais útil focado em realidades comerciais simples” que podem beneficiar o negócio. Como resultado, acrescentou, os cientistas de dados devem colaborar com as partes interessadas em projetos ao longo do ciclo de vida da análise.Benefícios da ciência de dados

Em um webinar de outubro de 2020 organizado pelo Instituto de Ciência Computacional Aplicada da Universidade de Harvard, Jessica Stauth, diretora-gerente de ciência de dados na unidade Fidelity Labs da Fidelity Investments, disse que há “uma relação muito clara” entre o trabalho em ciência de dados e os resultados dos negócios. Ela citou potenciais benefícios para os negócios que incluem maior ROI, crescimento de vendas, operações mais eficientes, tempo mais rápido para o mercado e maior engajamento e satisfação dos clientes.

De um modo geral, um dos maiores benefícios da ciência de dados é capacitar e facilitar uma melhor tomada de decisão. As organizações que investem em ciência de dados podem evidenciar resultados quantificáveis em suas decisões de negócios. Idealmente, essas decisões baseadas em dados levarão a um desempenho mais forte dos negócios, à redução de custos e a processos de negócios e fluxos de trabalho mais suaves.

Os benefícios específicos para os negócios da ciência de dados variam dependendo da empresa e da indústria. Em organizações voltadas para o cliente, por exemplo, a ciência de dados ajuda a identificar e refinar o público-alvo. Os departamentos de marketing e vendas podem minerar dados de clientes para melhorar as taxas de conversão e criar campanhas de marketing personalizadas e ofertas promocionais que produzam vendas mais altas.

Em outros casos, os benefícios incluem fraude reduzida, gerenciamento de riscos mais eficaz, negociação financeira mais rentável, aumento do tempo de atividade da manufatura, melhor desempenho da cadeia de suprimentos,proteções mais fortes de segurança cibernética e melhores resultados dos pacientes. A ciência de dados também permite a análise em tempo real dos dados à medida que são gerados, garantindo assim, os benefícios que a análise em tempo real proporciona,  incluindo uma tomada de decisão mais rápida e maior agilidade nos negócios.Aplicações de ciência de dados e casos de uso

Aplicações comuns nas quais os cientistas de dados se envolvem incluem, modelagem preditiva,  reconhecimento de padrões, detecção de anomalias, classificação, categorização e análise de sentimento, bem como desenvolvimento de tecnologias como motores de recomendação, sistemas de personalização e ferramentas de inteligência artificial (IA) como chatbots, veículos e máquinas autônomas.

Essas aplicações impulsionam uma grande variedade de casos de uso em organizações, incluindo as seguintes:

·         análise do cliente

·         detecção de fraude

·         gerenciamento de riscos

·         negociação de ações

·         publicidade direcionada

·         personalização do site

·         atendimento ao cliente

·         manutenção preditiva

·         logística e gestão da cadeia de suprimentos

·         reconhecimento de imagem

·         reconhecimento de fala

·         processamento de linguagem natural

·         Segurança cibernética

·         diagnóstico médico

Desafios na ciência de dados

A ciência de dados é inerentemente desafiadora devido à natureza avançada das análises que a envolvem. As vastas quantidades de dados que normalmente estão sendo analisados aumentam a complexidade e aumentam o tempo necessário para concluir projetos. Além disso, os cientistas de dados frequentemente trabalham com grupos de big data que podem conter uma variedade de dados estruturados, não estruturados e semiestruturados, complicando ainda mais o processo de análise.

Esses obstáculos estão entre os desafios enfrentados pelas equipes de ciência de dados.

Um dos maiores desafios é eliminar o viés em conjuntos de dados e aplicativos de análise.  Isso inclui problemas com os dados subjacentes em si e aqueles que os cientistas de dados inconscientemente constroem em algoritmos e modelos preditivos. Tais vieses podem distorcer os resultados de análise se não forem identificados e abordados, criando descobertas falhas que levam a decisões de negócios equivocadas. Pior ainda, eles podem ter um impacto prejudicial sobre grupos de pessoas – por exemplo, no caso de preconceito racial nos sistemas de IA.

Encontrar os dados certos para analisar é outro desafio. Em relatório publicado em janeiro de 2020, o analista do Gartner Afraz Jaffri e quatro de seus colegas da consultoria também citaram a escolha das ferramentas certas, o gerenciamento de implantações de modelos analíticos, quantificando o valor dos negócios e mantendo modelos como obstáculos significativos.

O que os cientistas de dados fazem e quais habilidades eles precisam?

O principal papel dos cientistas de dados é analisar dados, muitas vezes grandes quantidades deles, em um esforço para encontrar informações úteis que possam ser compartilhadas com executivos corporativos, gerentes de negócios e trabalhadores, bem como funcionários do governo, médicos, pesquisadores e muitos outros. Os cientistas de dados também criam ferramentas e tecnologias de IA para implantação em várias aplicações. Em ambos os casos, eles coletam dados, desenvolvem modelos analíticos e, em seguida, treinam, testam e executam os modelos contra os dados.

Como resultado, os cientistas de dados devem possuir uma combinação de preparação de dados,  mineração de dados, modelagem preditiva, aprendizado de máquina, análise estatística e habilidades matemáticas, bem como experiência com algoritmos e codificação — por exemplo, habilidades de programação em linguagens como Python, R e SQL. Muitos também são encarregados de criar visualizações de dados, dashboards e relatórios para ilustrar os resultados da análise.

Os cientistas de dados exigem uma variedade de atributos profissionais e pessoais.

Além dessas habilidades técnicas, os cientistas de dados exigem um conjunto de mais conhecimentos, incluindo conhecimento de negócios, curiosidade e pensamento crítico. Outra habilidade importante é a capacidade de apresentar insights de dados e explicar sua significância de uma forma fácil para os usuários de negócios entenderem. Isso inclui recursos de storytelling de dados para combinar visualizações de dados e texto narrativo em uma apresentação preparada.

Equipe de ciência de dados

Muitas organizações criaram uma equipe separada, ou várias equipes, para lidar com atividades de ciência de dados. Como explica a escritora de tecnologia Mary K. Pratt em um artigo sobre como criar uma equipe de ciência de dados, há mais em uma equipe eficaz do que os próprios cientistas de dados. Também pode incluir as seguintes posições:

.       Engenheiro de dados. As responsabilidades incluem, a criação de pipelines de dados e a ajuda na elaboração de dados e implantação de modelos, trabalhando em estreita colaboração com cientistas de dados.

.           Analista de dados. Esta é uma posição de nível inferior para profissionais de análise que não têm o nível de experiência ou habilidades avançadas que os cientistas de dados fazem.

·         Engenheiro de aprendizagem de máquina. Este trabalho orientado à programação envolve o desenvolvimento dos modelos de aprendizado de máquina necessários para aplicações de ciência de dados.

·         Desenvolvedor de visualização de dados. Essa pessoa trabalha com cientistas de dados para criar visualizações e dashboards usados para apresentar resultados de análise aos usuários de negócios.

.           Tradutor de dados. Também chamado de tradutor de análise, é um papel emergente que serve como uma ligação com unidades de negócios, e, ajuda a planejar projetos e comunicar resultados.

·         Arquiteto de dados. Um arquiteto de dados projeta e supervisiona a implementação dos sistemas subjacentes usados para armazenar e gerenciar dados para usos analíticos.

A equipe geralmente é dirigida por um Diretor de ciência de dados, gerente de ciência de dados ou cientista de dados líder, que pode reportar ao diretor de dados, diretor de análise ou vice-presidente de análise; o cientista de dados chefe é outra posição de gestão que surgiu em algumas organizações. Algumas equipes de ciência de dados são centralizadas no nível empresarial, enquanto outras são descentralizadas em unidades de negócios individuais ou têm uma estrutura híbrida que combina essas duas abordagens.Business intelligence vs. data science

Como ciência de dados, inteligência básica de negócios e relatórios, tem como objetivo ajudar a orientar a tomada de decisões operacionais e o planejamento estratégico. Mas o BI se concentra principalmente em análises descritivas: O que aconteceu ou está acontecendo agora que uma organização deve responder ou abordar? Analistas de BI e usuários de BI de autoatendimento trabalham principalmente com dados estruturados de transações extraídos de sistemas operacionais, limpos e transformados para torná-lo consistentes, e carregados em um Data Warehouse, ou Data Mart para análise. Monitorar o desempenho, os processos e tendências dos negócios, é um caso comum de uso de BI.

A ciência de dados envolve aplicações de análise mais avançadas. Além da análise descritiva, engloba análises preditivas que predizem comportamentos e eventos futuros, bem como análises prescritivas, que buscam determinar o melhor curso de ação para assumir o problema que está sendo analisado.

Tipos de dados não estruturados ou semiestruturados — por exemplo, arquivos de registro, dados de sensores e texto — são comuns em aplicativos de ciência de dados, juntamente com dados estruturados. Além disso, os cientistas de dados muitas vezes querem acessar dados brutos antes de serem limpos e consolidados para que possam analisar o conjunto de dados completo ou filtrar e prepará-los para usos de análises específicas. Como resultado, os dados brutos podem ser armazenados em uma base de dados baseado no Hadoop, um serviço de armazenamento de objetos em nuvem, um banco de dados NoSQL ou outra plataforma de big data.Tecnologias, técnicas e métodos de ciência de dados.

A ciência de dados depende fortemente de algoritmos de aprendizagem de máquina. O aprendizado de máquina é uma forma de análise avançada na qual os algoritmos aprendem sobre conjuntos de dados e, em seguida, procuram padrões, anomalias ou insights neles. Ele usa uma combinação de métodos de aprendizagem supervisionados, não supervisionados, semi-supervisionados e reforçados, com algoritmos recebendo diferentes níveis de treinamento e supervisão de cientistas de dados.

Há também o deep learning, um desdobramento mais avançado do aprendizado de máquina que usa principalmente redes neurais artificiais para analisar grandes conjuntos de dados não rotulados..

Modelo preditivo é outra tecnologia central de ciência de dados. Os cientistas de dados os criam executando aprendizado de máquina, mineração de dados ou algoritmos estatísticos contra conjuntos de dados para prever cenários de negócios e resultados ou comportamentos prováveis. Na modelagem preditiva e em outros aplicativos avançados de análise, a amostragem de dados é frequentemente feita para analisar um subconjunto representativo de dados, uma técnica de mineração de dados projetada para tornar o processo de análise mais gerenciável e menos demorado.

Técnicas estatísticas e analíticas comuns utilizadas em projetos de ciência de dados incluem:

·         classificação, que separa os elementos em um conjunto de dados em diferentes categorias;

·         regressão, que traça os valores ideais das variáveis de dados relacionadas em uma linha ou plano;

·         clustering, que agrupa pontos de dados com uma afinidade ou atributos compartilhados. Ferramentas e plataformas de ciência de dados

Inúmeras ferramentas estão disponíveis para os cientistas de dados usarem no processo de análise, incluindo opções comerciais e de código aberto:

·         plataformas de dados e mecanismos de análise, como bancos de dados Spark, Hadoop e NoSQL;

·         linguagens de programação, como Python, R, Julia, Scala e SQL;

·         ferramentas de análise estatística como SAS e IBM SPSS;

·         plataformas de aprendizado de máquina e bibliotecas, incluindo TensorFlow, Weka, Scikit-learn, Keras e PyTorch;

·         Jupyter Notebook, um aplicativo web para compartilhar documentos com código, equações e outras informações;

·         ferramentas de visualização de dados e bibliotecas, como Tableau, D3.js e Matplotlib.

Além disso, os fornecedores de software oferecem um conjunto diversificado de plataformas de ciência de dados com diferentes recursos e funcionalidades. Isso inclui plataformas de análise para cientistas de dados qualificados, plataformas automatizadas de aprendizado de máquina que também podem ser usadas por cientistas de dados, hubs de fluxo de trabalho e colaboração para equipes de ciência de dados. A lista de fornecedores inclui Alteryx, AWS, Databricks, Dataiku, DataRobot, Domino Data Lab, Google, H2O.ai, IBM, Knime, MathWorks, Microsoft, RapidMiner, SAS Institute, Tibco Software e outros.Carreiras em ciência de dados

À medida que a quantidade de dados gerados e coletados pelas empresas aumenta, também aumenta a necessidade de cientistas de dados. Isso tem despertado alta demanda por trabalhadores com experiência em ciência de dados ou treinamento, dificultando o preenchimento de vagas disponíveis em algumas empresas.

Em uma pesquisa realizada em 2020 pela subsidiária Kaggle do Google, que administra uma comunidade online para cientistas de dados, 51% dos 2.675 entrevistados empregados como cientistas de dados disseram ter algum tipo de mestrado, enquanto 24% tinham um bacharelado e 17% tinham doutorado. Muitas universidades agora oferecem programas de graduação e pós-graduação em ciência de dados, o que pode ser um caminho direto para os empregos.

Um caminho alternativo de carreira é que as pessoas que trabalham em outras funções sejam retreinadas como cientistas de dados — uma opção popular para organizações que têm dificuldade em encontrar experientes. Além de programas acadêmicos, os potenciais cientistas de dados podem participar de bootcamps de ciência de dados e cursos online em sites educacionais como Coursera e Udemy. Vários fornecedores e grupos do setor também oferecem cursos e certificações de ciência de dados, e testes on-line de ciência de dados podem testar e fornecer conhecimentos básicos.

A partir de dezembro de 2020, o site de pesquisa de empregos glassdoor e análises da empresa listou um salário base médio de US $ 113.000 para cientistas de dados nos EUA, com uma faixa de US $ 83.000 a US $ 154.000; o salário médio de um cientista de dados sênior foi de US $ 134.000. No site de empregos Indeed, os salários médios foram de US$ 123.000 para um cientista de dados e US$ 153.000 para um cientista de dados sênior.Como as indústrias dependem da ciência de dados

Antes de se tornarem fornecedores de tecnologia, o Google e a Amazon eram os primeiros usuários de ciência de dados e análise de big data para aplicações internas, juntamente com outras empresas de internet e comércio eletrônico como Facebook, Yahoo e eBay. Agora, a ciência de dados é difundida em organizações de todos os tipos. Aqui estão alguns exemplos de como ele é usado em diferentes indústrias:

·         O entretenimento. A ciência de dados permite que os serviços de streaming rastreiem e analisem o que os usuários assistem o que ajuda a determinar os novos programas de TV e filmes que produzem. Algoritmos baseados em dados também são usados para criar recomendações personalizadas com base no histórico de visualização de um usuário.

·         Serviços financeiros. Bancos e empresas de cartão de crédito mineram e analisam dados para detectar transações fraudulentas, gerenciar riscos financeiros em empréstimos e linhas de crédito e avaliar carteiras de clientes para identificar oportunidades de venda.

·         Saúde. Hospitais e outros prestadores de serviços de saúde usam modelos de aprendizagem de máquina e componentes adicionais de ciência de dados para automatizar a análise de raios-X e auxiliar os médicos no diagnóstico de doenças e no planejamento de tratamentos com base nos resultados anteriores dos pacientes.

·         Fabricação. Os usos de ciência de dados nos fabricantes incluem a otimização do gerenciamento e distribuição da cadeia de suprimentos, além de manutenção preditiva para detectar possíveis falhas de equipamentos nas plantas antes que elas ocorram.

·         No varejo. Os varejistas analisam o comportamento do cliente e os padrões de compra para impulsionar recomendações personalizadas de produtos e publicidade direcionada, marketing e promoções. A ciência de dados também os ajuda a gerenciar os estoques de produtos e suas cadeias de suprimentos para manter os itens em estoque.

·         O transporte. Empresas de entrega, cargueiros e prestadores de serviços logísticos usam data science para otimizar rotas e horários de entrega, bem como os melhores modos de transporte para embarques.

·         Viajar, viajar. A ciência de dados auxilia as companhias aéreas com o planejamento de voo para otimizar rotas, agendamento de tripulação e cargas de passageiros. Algoritmos também impulsionam preços variáveis para voos e quartos de hotel.

Outros usos de ciência de dados, em áreas como cibersegurança, atendimento ao cliente e gestão de processos de negócios, são comuns em diferentes setores. Um exemplo deste último é auxiliar no recrutamento de funcionários e aquisição de talentos

A Analytics pode identificar características comuns dos melhores desempenhos, medir o quão eficazes são as postagens de emprego e fornecer outras informações para ajudar no processo de contratação. História da ciência de dados

Em um artigo publicado em 1962, o estatístico americano John W. Tukey escreveu que a análise de dados “é intrinsecamente uma ciência empírica”. Quatro anos depois, Peter Naur, um pioneiro da programação de software dinamarquês, propôs a datalogia – “a ciência dos processos de dados e dados” – como uma alternativa à ciência da computação. Mais tarde, ele usou o termo ciência de dados em seu livro de 1974, Concise Survey of Computer Methods, descrevendo-o como “a ciência de lidar com dados” – embora novamente no contexto da ciência da computação, não de análise.

Em 1996, a Federação Internacional das Sociedades de Classificação incluiu ciência de dados em nome da conferência realizada naquele ano. Em uma apresentação no evento, o estatístico japonês Chikio Hayashi disse que a ciência de dados inclui três fases: “design de dados, coleta de dados e análise de dados”. Um ano depois, C. F. Jeff Wu, um professor universitário nos EUA que nasceu em Taiwan, propôs que as estatísticas fossem renomeadas para ciência de dados e que os estatísticos fossem chamados de cientistas de dados.

O cientista da computação americano William S. Cleveland esboçou a ciência de dados como uma disciplina de análise completa em um artigo intitulado “Data Science: An Action Plan for Expanding the Technical Areas of Statistics”, publicado em 2001 na International Statistical Review. Duas revistas de pesquisa focadas em ciência de dados foram lançadas nos próximos dois anos.

O primeiro uso de cientista de dados como um título de trabalho profissional é creditado ao DJ Patil e Jeff Hammerbacher, que decidiram adotá-lo em 2008 enquanto trabalhava no LinkedIn e facebook, respectivamente. Em 2012, um artigo da Harvard Business Review escrito por Patil e pelo acadêmico americano Thomas Davenport chamou o cientista de dados de “o trabalho mais sexy do século 21”.Desde então, a ciência de dados continuou a crescer em destaque, alimentada em parte pelo aumento do uso de IA e machine learning nas organizações.Futuro da ciência de dados

À medida que a ciência de dados se torna ainda mais prevalente nas organizações, espera-se que os cientistas de dados assumam um papel maior no processo de análise. Em seu relatório do Quadrante Mágico de 2020 sobre ciência de dados e plataformas de aprendizado de máquina, o Gartner disse que a necessidade de apoiar um amplo conjunto de usuários de ciência de dados é “cada vez mais a norma”. Um resultado provável é o aumento do uso de aprendizado de máquina automatizado, inclusive por cientistas de dados qualificados que procuram agilizar e acelerar seu trabalho.

O Gartner também citou o surgimento de operações de machine learning (MLOps), um conceito que adapta as práticas do DevOps a partir do desenvolvimento de software, em um esforço para gerenciar melhor o desenvolvimento, implantação e manutenção de modelos de aprendizado de máquina. Os métodos e ferramentas MLOps visam criar fluxos de trabalho padronizados para que os modelos possam ser programados, construídos e colocados em produção de forma mais eficiente.

Outras tendências que afetarão o trabalho dos cientistas de dados no futuro incluem o aumento da demanda por IA explicável, que fornece informações para ajudar as pessoas a entender como a IA e os modelos de aprendizado de máquina funcionam e quanto confiar em suas descobertas na tomada de decisões, e um foco relacionado em princípios de IA responsáveis ​​projetados para garantir que as tecnologias de IA sejam justas, imparciais e transparentes.

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Muitas empresas não encaram a TI seriamente como deveriam, e, acabam negligenciando procedimentos básicos de licenciamento e proteção de dados. Partindo dessa ideia, muitas vezes, praticam a pirataria de software que pode oferecer muitos riscos e prejuízos para quem pratica, além de ser ilegal em todo o mundo. Apesar de ser relacionada à Internet, os softwares piratas já existem antes mesmo dela, depois, só ficou mais fácil conseguir um. Entretanto, existem consequências graves que podem custar dinheiro e até interromper um negócio a partir desse tipo de ação. Com o compartilhamento de anúncios, sites e links divulgando ofertas de programas e aplicações piratas, o uso de softwares falsos aumentou nos últimos anos. Entretanto, as ações para impedir esse uso também têm sido mais severas.

De acordo com um levantamento publicado pela Associação Brasileira de Empresas de Software (ABES), no primeiro trimestre de 2019 a empresa já denunciou e removeu 22.197 conteúdos ilegais da internet, todos esses tinham relação a programas de propriedade de empresas associadas à ABES. Segundo a Associação, foram detectados 42 sites que violavam o Direito Autoral de Programas de Computador, sendo que 28 deles foram removidos. Isso representa um aumento de 90,91% e 100%, respectivamente. Além de não serem permitidos e colocarem em riscos os dados de pessoas e empresas, usar softwares piratas também viola a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), nº 13.709/2018, que entrará em vigor em 2020. Ela regulamenta a maneira como os dados são tratados pelas empresas e, em casos de uso indevido dessas informações, a instituição poderá ser punida com uma multa equivalente a 2% do faturamento do último ano ou até R$50 milhões.

Os riscos do uso de softwares piratas

Apesar de ser muito comum, a prática de softwares piratas é ilegal e pode acarretar em muitos problemas, principalmente se o usuário for uma instituição. Entre os fatores alarmantes estão:

1.Nenhuma garantia de segurança

Para quem se preocupa de fato com a segurança dos dados da empresa, optar por um software pirata é um grande erro, pois soluções falsificadas não possuem cuidados quanto a esse tipo de informação e a todos os outros perigos oferecidos pela internet .Dados de clientes, informações bancárias ou sobre processos internos podem estar expostos facilitando as ações de criminosos cibernéticos. Esse prejuízo pode ser evitado com o uso de soluções de software originais, impedindo a entrada de softwares maliciosos.

2.Riscos legais e financeiros

O artigo 12 da lei 9.609/1998 de propriedade intelectual de programa de computador cita que violar o direito autoral de uso pode gerar uma pena de detenção de seis meses a dois anos ou multa. Se a cópia ilegal for comercializada, a pena pode chegar a quatro anos de reclusão e multa.

O risco para o uso desse tipo de software pode gerar uma economia a curto prazo, mas muito mais prejuízos imateriais, riscos pessoais e prejuízos financeiros que podem chegar a 3 mil vezes o valor do produto licenciado. Além disso, com a implantação da LGPD, empresas que não contam com recursos tecnológicos seguros e eficientes poderão sofrer com as punições. Penalidades que podem levar, até mesmo, ao comprometimento financeiro da instituição como um todo, além dos processos civis, em casos de maior impacto.

3.Baixo desempenho da aplicação

Esse tipo de software é modificado para ignorar tentativas de verificação de autenticidade, e esse processo de alteração no código fonte acaba diminuindo a sua performance. Sem as melhorias nas atualizações que acontecem em um software licenciado, o usuário contará com muita instabilidade e um baixo desempenho dos programas. Além disso, o software pirata não apresenta um suporte técnico que pode ser essencial para corrigir alguns erros e falhas, além de oferecer as instruções para determinadas dúvidas. Dessa forma, a melhor alternativa é sempre escolher o tipo de programa mais seguro, com uma equipe disponível para resolver os problemas que possam surgir.

Como evitar esses problemas

A única forma possível de evitar os problemas listados acima é investindo nos softwares licenciados, os quais, além de toda a segurança em relação aos dados e desempenho, ainda contarão com suporte técnico para resolver problemas que possam surgir.

Diante de todos esses problemas causados por um software pirata, o cuidado com a qualidade dos ativos digitais deve ser tão cauteloso como quando se tratam de instrumentos físicos de trabalho. Contar com soluções originais garante ao usuário um melhor nível de produtividade e, quando se tratam de empresas, uma expansão a médio e longo prazo.

A lei de proteção de dados LGPD

A LGPD é a lei nº 13.709, aprovada em Agosto de 2018 e com vigência a partir de Agosto de 2020. Para entender a importância do assunto, é necessário saber que a nova lei quer criar um cenário de segurança jurídica, com a padronização de normas e práticas, para promover a proteção, de forma igualitária e dentro do país e no mundo, aos dados pessoais de todo cidadão que esteja no Brasil. E, para que não haja confusão, a lei traz logo de cara o que são dados pessoais, define que há alguns desses dados sujeitos a cuidados ainda mais específicos, como os sensíveis e os sobre crianças e adolescentes, e que dados tratados tanto nos meios físicos como nos digitais estão sujeitos à regulação.

A LGPD estabelece ainda que não importa se a sede de uma organização ou o centro de dados dela estão localizados no Brasil ou no exterior: se há o processamento de conteúdo de pessoas, brasileiras ou não, que estão no território nacional, a LGPD deve ser cumprida. Determina também que é permitido compartilhar dados com organismos internacionais e com outros países, desde que isso ocorra a partir de protocolos seguros e/ou para cumprir exigências legais.

Consentimento
Outro elemento essencial da LGPD é o consentir. Ou seja, o consentimento do cidadão é a base para que dados pessoais possam ser tratados. Mas há algumas exceções a isso. É possível tratar dados sem consentimento se isso for indispensável para: cumprir uma obrigação legal; executar política pública prevista em lei; realizar estudos via órgão de pesquisa; executar contratos; defender direitos em processo; preservar a vida e a integridade física de uma pessoa; tutelar ações feitas por profissionais das áreas da saúde ou sanitária; prevenir fraudes contra o titular; proteger o crédito; ou atender a um interesse legítimo, que não fira direitos fundamentais do cidadão.

Automatização com autorização
Por falar em direitos, é essencial saber que a lei traz várias garantias ao cidadão, que pode solicitar que dados sejam deletados, revogar um consentimento, transferir dados para outro fornecedor de serviços, entre outras ações. E o tratamento dos dados deve ser feito levando em conta alguns quesitos, como finalidade e necessidade, que devem ser previamente acertados e informados ao cidadão. Por exemplo, se a finalidade de um tratamento, feito exclusivamente de modo automatizado, for construir um perfil (pessoal, profissional, de consumo, de crédito), o indivíduo  deve ser informado que pode intervir, pedindo revisão desse procedimento feito por máquinas.

ANPD e agentes de tratamento
E tem mais. Para a lei “pegar”, o país contará com a Autoridade Nacional de Proteção de Dados Pessoais, a ANPD. A instituição vai fiscalizar e, se a LGPD for descumprida, penalizar. Além disso, a ANPD terá, é claro, as tarefas de regular e de orientar, preventivamente, sobre como aplicar a lei. Cidadãos e organizações poderão colaborar com a autoridade.

Mas não basta a ANPD que está em formação, portanto, é por isso que a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais também estipula os agentes de tratamento de dados e suas funções, nas organizações: tem o controlador, que toma as decisões sobre o tratamento; o operador, que realiza o tratamento, em nome do controlador; e o encarregado, que interage com cidadãos e autoridade nacional (e poderá ou não ser exigido, a depender do tipo ou porte da organização e do volume de dados tratados.

Gestão em foco
Há um outro item que não poderia ficar de fora: a administração de riscos e falhas. Isso quer dizer que quem gere base de dados pessoais terá que redigir normas de governança; adotar medidas preventivas de segurança; replicar boas práticas e certificações existentes no mercado. Terá ainda que elaborar planos de contingência; fazer auditorias; resolver incidentes com agilidade. Se ocorrer, por exemplo, um vazamento de dados, a ANPD e os indivíduos afetados devem ser imediatamente avisados. Vale lembrar que todos os agentes de tratamento sujeitam-se à lei. Isso significa que as organizações e as subcontratadas para tratar dados respondem em conjunto pelos danos causados. E as falhas de segurança podem gerar multas de até 2% do faturamento anual da organização no Brasil – e no limite de R$ 50 milhões por infração. A autoridade nacional fixará níveis de penalidade segundo a gravidade da falha. E enviará, é claro, alertas e orientações antes de aplicar sanções às organizações.

Fiquem atentos!!

fonte:https://www.serpro.gov.br/

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Inteligência Artificial e Doctor Watson!

Inteligência Artificial (IA) é uma ciência da computação que usa algoritmos, heurísticas, correspondência de padrões, regras, aprendizado profundo e computação cognitiva para aproximar conclusões sem a contribuição humana direta. Ao usar a IA, os pesquisadores podem enfrentar problemas complexos que seriam difíceis, ou quase impossíveis para os seres humanos resolverem. Como a IA pode identificar relacionamentos significativos nos dados brutos, ela pode ser usada para apoiar o diagnóstico, tratamento e previsão de resultados em muitas situações médicas. A IA tem potencial para ser aplicado em quase todos os campos da medicina, incluindo desenvolvimento de medicamentos, monitoramento de pacientes e planos de tratamento personalizados. A inteligência artificial é modelada segundo as redes neurais do cérebro. Ele usa várias camadas de unidades de processamento não lineares para “ensinar” a si mesmo como entender os dados , classificando o registro ou fazendo previsões. A IA pode sintetizar dados de registro eletrônico de saúde (EHR) e dados não estruturados para fazer previsões sobre a saúde do paciente. Por exemplo, o software de IA pode ler rapidamente uma imagem da retina ou casos de sinalização para acompanhamento, quando várias revisões manuais seriam muito complicadas. Os médicos se beneficiam de ter mais tempo e dados concisos para tomar melhores decisões dos pacientes.

A Inteligência Artificial pode ser usada de várias maneiras na medicina. Por exemplo;

– Compilador para dados clínicos. Cerca de 80% dos dados de assistência médica não são estruturados e a IA pode ler e entender dados não estruturados. A capacidade da IA de processar a linguagem natural permite ler textos clínicos de qualquer fonte e identificar, categorizar e codificar conceitos médicos e sociais.

– Insights para dados do paciente. A inteligência artificial pode identificar os problemas contidos nos registros médicos históricos dos pacientes, tanto no texto estruturado quanto não estruturado. Ele resume o histórico de seus cuidados em torno desses problemas e pode fornecer um resumo cognitivo dos registros de um paciente.

– Semelhança do paciente. A IA pode identificar uma medida de similaridade clínica entre os pacientes. Isso permite que os pesquisadores criem contextos dinâmicos de pacientes, em vez de contextos estáticos de pacientes. Também permite entender qual o caminho de atendimento que funciona melhor para um determinado grupo de pacientes.

– Informações médicas. Com as tecnologias de IA, os pesquisadores podem encontrar informações na literatura médica não estruturada para apoiar hipóteses, ajudando na descoberta de novos conceitos. A IA pode ler um conjunto completo de literatura médica, como o Medline , e identificar os documentos que estão semanticamente relacionados a qualquer combinação de conceitos médicos.

Evolução da inteligência artificial na medicina

A inteligência artificial em medicina remonta a 1972 com o MYCIN da Stanford University – um programa de protótipo de IA usado no tratamento de infecções no sangue. As pesquisas iniciais sobre IA continuaram em grande parte das instituições americanas, incluindo MIT-Tufts, Pittsburgh, Stanford e Rutgers. Nos anos 80, Stanford continuou seu trabalho de IA médica com o projeto Computador Experimental Médico da Universidade de Stanford – Inteligência Artificial em Medicina ( SUMEX-AIM ).

Embora a IA tenha sido apontada como “a próxima grande novidade” por décadas, usos práticos generalizados só começaram a decolar nos anos 2000. A IA atraiu mais de US $ 17 bilhões em investimentos desde 2009 e provavelmente aumentará para US $ 36,8 bilhões até 2025.

Antes do amplo uso da IA ​​na medicina, os modelos preditivos na área da saúde só podiam considerar variáveis ​​limitadas em dados de saúde bem limpos. Com a IA, as redes neurais podem processar grandes quantidades de dados brutos e aprender a organizar esses dados usando as variáveis ​​mais importantes na previsão de resultados de saúde.

Hoje, tecnologias de IA como o IBM Watson estão sendo usadas no Memorial Sloan Kettering Cancer Center para apoiar o diagnóstico e criar planos de gerenciamento para pacientes oncológicos. A Watson está realizando esses planos sintetizando milhões de relatórios médicos, prontuários de pacientes, ensaios clínicos e revistas médicas. Os resultados de Watson são rotineiramente “fora do diagnóstico” de médicos residentes em determinadas situações. A IBM também fez parceria com a CVS Health para tratamento de doenças crônicas usando a tecnologia AI. Johnson & Johnson e IBM estão usando a IA para analisar artigos científicos e encontrar novas conexões para o desenvolvimento de medicamentos.

Outros exemplos de IA atualmente em uso na medicina incluem assistência ao paciente em radiologia. A IA pode pesquisar e interpretar rapidamente bilhões de pontos de dados de texto e imagem no registro médico eletrônico do paciente. Isso pode ser feito usando outros casos semelhantes de pacientes e nas pesquisas médicas mais atualizadas.

Na genômica, a IA pode extrair dados não estruturados da literatura revisada por pares para aumentar continuamente sua base de conhecimento. Ele fornece informações variantes e conteúdo clínico atualizado – com base nas opções terapêuticas aprovadas mais recentes, incluindo opções direcionadas e de imunoterapia, diretrizes profissionais, opções de ensaios clínicos baseados em biomarcadores, bancos de dados genômicos e publicações relevantes.

Por que a inteligência artificial na medicina é importante?

A inteligência artificial em medicina é importante porque pode otimizar potencialmente a trajetória de atendimento de pacientes com doenças crônicas, sugerir terapias de precisão para doenças complexas e melhorar a inscrição de sujeitos em ensaios clínicos.

Outras razões pelas quais a IA na medicina é importante incluem:

– Manter-se a par das montanhas de dados. Espera-se que os dados médicos dobrem a cada 73 dias até 2020. A IA pode entender a enorme quantidade de dados clínicos, genômicos e determinantes sociais dos dados de saúde para encontrar o melhor caminho para cada paciente.

– Fornecendo relevância contextual. A IA pode capacitar os médicos para ver de maneira abrangente, interpretando rapidamente bilhões de pontos de dados de texto e imagem, para identificar informações contextualmente relevantes.

– Melhorando a confiabilidade clínica. A IA ajuda os médicos a reconhecer de forma confiável as soluções médicas, agregando e exibindo informações que, de outra forma, poderiam ser facilmente ignoradas. Em 2016, a tecnologia IBM Watson AI conseguiu fazer referência cruzada de 20 milhões de registros oncológicos de forma rápida e correta diagnosticar uma condição rara de leucemia em um paciente.

– Ajudar os médicos a se comunicarem objetivamente. A IA pode ajudar analisando dados de pacientes estruturados e não estruturados e apresentando insights para consideração dos médicos.

– Reduzir erros relacionados à fadiga humana. O erro humano é caro e a fadiga humana pode causar erros. As ferramentas de inteligência artificial não sofrem fadiga, distrações ou humor. Eles podem processar grandes quantidades de dados a uma velocidade incrível e superar o desempenho humano em termos de precisão.

– Diminuição das taxas de mortalidade. A IA pode ajudar a reduzir as taxas de mortalidade priorizando pacientes com necessidades mais urgentes. Também pode ajudar, recomendando tratamentos individualizados.

– Diminuindo os custos médicos. A Frost & Sullivan relata que a IA tem potencial para melhorar os resultados em 30 a 40% e reduzir o custo do tratamento em até 50%. Além disso, o desenvolvimento de novas drogas e as vacinas são demoradas e caras. A IA pode ser usada para processar os estimados 30 milhões de relatórios de laboratório e dados.

Identificando doenças mais rapidamente. A IA pode detectar sinais de doença de maneira mais rápida e precisa em imagens médicas, como ressonância magnética, tomografia computadorizada, ultrassom e raio-x. Os pacientes podem ser diagnosticados mais rapidamente e podem iniciar o tratamento mais cedo.

Aumento do envolvimento médico / paciente. Os médicos gastam mais tempo com entrada de dados e trabalho de mesa do que com os pacientes. A IA pode automatizar a papelada e liberar o tempo de um médico para atender pacientes.

Usando software para Inteligência Artificial em medicina

Chen, Argentinis e Weber apontam que os pesquisadores de ciências da vida estão sob pressão para inovar mais rápido do que nunca. O big data oferece a promessa de desbloquear novos insights e acelerar descobertas. Ironicamente, embora mais dados estejam disponíveis do que nunca, apenas uma fração está sendo integrada, entendida e analisada. O desafio está em aproveitar volumes de dados, integrar os dados de centenas de fontes e entender seus vários formatos.

Novas tecnologias, como a Inteligência Artificial, prometem enfrentar esse desafio, porque as soluções cognitivas são projetadas especificamente para integrar e analisar grandes conjuntos de dados. O software de IA pode entender diferentes tipos de dados, como valores de laboratório em um banco de dados estruturado ou o texto de uma publicação científica. Essas soluções de software são treinadas para entender o conteúdo técnico específico do setor e usar técnicas avançadas de raciocínio, modelagem preditiva e aprendizado de máquina para avançar a pesquisa mais rapidamente.

A IBM é um dos pioneiros que desenvolveu software de IA especificamente para medicina. Mais de 230 organizações de saúde em todo o mundo usam a tecnologia IBM AI (Watson).

Aqui estão algumas das principais ofertas de software:

– O IBM Watson for Oncology combina a profunda experiência dos oncologistas líderes no tratamento do câncer com a velocidade do IBM Watson para ajudar os médicos ao considerarem tratamentos de câncer individualizados para seus pacientes.

– O IBM Watson for Genomics permite que os laboratórios de patologia molecular escalem seus programas de oncologia de precisão para atender às necessidades crescentes e existentes de atendimento personalizado ao câncer.

– O Watson for Clinical Trial Matching ajuda os médicos a encontrar rapidamente uma lista de ensaios clínicos para um paciente elegível – e ajuda os coordenadores de ensaios clínicos a encontrar pacientes qualificados.

– O IBM Watson para Drug Discovery revela conexões e relacionamentos entre genes, medicamentos, doenças e outras entidades, analisando vários conjuntos de conhecimentos de ciências da vida.

– O Watson Care Manager ajuda as organizações a desbloquear e integrar a amplitude de informações de vários sistemas e prestadores de cuidados, enquanto automatiza os fluxos de trabalho de gerenciamento de atendimento para atender às demandas das populações em crescimento.

– O Watson Imaging Clinical Review é uma ferramenta retrospectiva de revisão de dados ativada por IA que destaca diagnósticos primários e achados incidentais, o que pode ajudar a limitar a necessidade de testar novamente os pacientes.

– O IBM Watson Imaging Patient Synopsis é uma ferramenta de IA treinada por radiologistas que pode extrair informações do paciente do prontuário eletrônico e projetá-las por meio de um resumo de visualização única em sincronia com o PACS (sistema de comunicação e arquivamento de imagens).

Direção futura da Inteligência Artificial em medicina

A inteligência artificial pode analisar grandes quantidades de dados e transformar essas informações em ferramentas funcionais que podem ajudar médicos e pacientes. O aumento da integração da IA ​​nas aplicações médicas diárias pode melhorar a eficiência dos tratamentos e reduzir os custos de várias maneiras.

O Health IT Analytics lista várias direções em potencial da IA ​​para medicamentos em um futuro próximo:

– Integre mente e máquina. As interfaces cérebro-computador (BCIs) apoiadas pela IA podem restaurar ou aumentar as funções motoras em alguns pacientes.

– Crie novas ferramentas de radiologia. As ferramentas de radiologia aprimoradas com IA poderiam fornecer precisão suficiente para substituir amostras de tecido.

– Forneça acesso de assistência aos menos favorecidos. A IA pode assumir funções de diagnóstico em áreas onde há muito poucos médicos.

– Tornar os EHRs mais eficazes. A IA pode ajudar a automatizar o preenchimento de registros eletrônicos de saúde (EHR) e tornar as funções mais intuitivas. Os EHRs também podem ser transformados em um preditor de risco confiável, identificando conexões ocultas entre conjuntos de dados.

– Diminuir os riscos de resistência a antibióticos. Os dados de EHR podem ser usados ​​para detectar padrões de infecção e alertar os pacientes em risco, mesmo antes de sentirem os sintomas.

– Ofereça análises mais precisas para imagens de patologia. Como a IA pode digitalizar imagens até pixels individuais, os pesquisadores podem identificar nuances que podem escapar do olho humano.

– Mais eficazmente use a imunoterapia para o tratamento do câncer. A IA pode analisar conjuntos de dados complexos, permitindo direcionar terapias para a composição genética exclusiva de uma pessoa.

– Aproveite wearables, dispositivos pessoais e smartphones para dados e diagnósticos. A IA pode desempenhar um papel importante na extração da grande quantidade de dados contidos nos dispositivos portáteis. Os smartphones podem produzir imagens viáveis ​​para análise por algoritmos de inteligência artificial. Enfim, relatamos aqui alguns pontos que a IA juntamente com o Dr. Watson estão proporcionando e sabemos que isso é só o começo.

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