A análise preditiva automatizada ou análise preditiva, utiliza dados históricos na prevenção de eventos futuros, meio de determinar o provável futuro tomando medidas para evitar perdas drásticas, aí, uma das maiores transformações na indústria. Avanços no suporte à várias tecnologias, especialmente na big data e IA, com empresas buscando poder sobre concorrentes trazendo produtos e serviços aos mercados. Modelos preditivos em dados trazem soluções à problemas em termos de operações de negócios, a partir do qual, ferramentas e aplicativos analíticos extraem percepções prevendo oportunidades futuras, investimentos adequados e perigos do mercado. Ferramentas como Hadoop e Spark extraem informações de big data, consistindo em bancos de dados transacionais, imagens, vídeos, áudios, arquivos de log de equipamentos, sensores e outros tipos de dados, extraindo percepções e tendências. A análise preditiva encontra padrões nos dados à construção de modelos de previsão em resultados futuros, por vezes, aprendizado de máquina incluindo regressão linear e não linear, redes neurais, máquinas de vetores de suporte, árvores de decisão e outros algoritmos.
Aplicativos de IA e aprendizado de máquina tornam-se solução à diagnóstico de questões críticas na saúde, educação e defesa, por conta de melhor poder de computação e disponibilidade de grandes conjuntos de dados com informações, pelo fato do setor de saúde gerar grandes quantidades de imagens e de pacientes, auxiliando empresas entender padrões e fazer previsões. O tradicional sistema de alerta precoce, EWS, está utilizando IA na previsão de doenças críticas e riscos com antecedência, sua maior contribuição, via algoritmos de aprendizado de máquina automatizando diagnóstico de doenças como câncer e cardiovasculares, mudando paradigma em instalações de saúde. Modelos de diagnóstico em tempo real de doenças pelo desenvolvimento de aplicativos móveis prevendo risco futuro, recomendando diagnóstico com base no histórico médico e outros hábitos. No entanto, provedores de assistência médica devem entender o raciocínio subjacente e padrões técnicos seguidos pelo aplicativo nos casos potenciais, evitando com sistemas de alerta antecipado em IA previsões falsas ou incorretas.
Moral da Nota: a aceleração da inteligência artificial na saúde prevê receita de US$ 68 bilhões até 2025, através da utilização de registros eletrônicos com informações à provedores de serviços médicos e pacientes, podendo interferir em previsões corretas. Dados desnecessários prejudicam a capacidade do modelo, daí, a implantação do algoritmo de aprendizado de máquina chamado LSAN, rede neural profunda de abordagem em duas vertentes, verificando registros eletrônicos de saúde e identificando informações, prevendo se o paciente enfrenta risco de desenvolver doença mortal no futuro. Registros eletrônicos usam estrutura hierárquica de nível duplo interpretandp a jornada médica do paciente via códigos da Classificação Internacional de Doenças, CID, pela sequência cronológica das visitas do paciente, sintomas e condição desde a última visita até o estado atual. Experimentos com sintomas de insuficiência de saúde, doença renal e demência determinaram o modelo de aprendizado de máquina recém-desenvolvido chamado LSAN, superando tecnologias médicas tradicionais e atuais, além de modelos de aprendizado profunda usados com eficácia prevendo doenças cardiovasculares, usando idade, colesterol, peso, pressão arterial, fatores do paciente e riscos potenciais que possam ocorrer nos próximos dez anos. Hospitais usam análises de negócios em transporte, retenção de pacientes e áreas para fornecer experiência saudável e tratamentos com boa relação custo-benefício, acelerando identificação de dados médicos relevantes de várias fontes, economizando tempo e recursos à pacientes e médicos.