Tencent cria calculadora online para avaliar pacientes com Covid-19

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Uma equipe de pesquisa criada formada pelo Tencent AI Lab e um grupo de cientistas chineses elaborou um modelo baseado em aprendizado profundo que pode prever o risco de pacientes com o novo coronavírus desenvolverem um agravamento no caso. Os detalhes da pesquisa foram publicados na Nature Communications.

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Uma calculadora online baseada no modelo tem ajudado na triagem de pacientes, identificando os que possuem um maior risco de apresentar doenças graves em 5, 10 e 30 dias, usando dez variáveis ââclínicas. No desenvolvimento da ferramenta, foram acompanhados 1.590 pacientes de 575 centros médicos – o modelo ainda foi validado em testes com outros 1.393 pacientes de três cidades diferentes.

Embora o foco esteja na pandemia da Covid-19, objetivo de longo prazo do laboratório Tencent é “utilizar big data e Inteligência Artificial para a triagem, prevenção e controle e alerta de surtos, doenças respiratórias e doenças torácicas”.

A Tencent é uma das maiores empresas de tecnologia do mercado, sendo a controladora do maior portal chinês, o QQ.com; do aplicativo de mensagens mais popular, o WeChat; e é ainda a maior empresa de games do mundo, sendo a dona da Riot Games e acionista da Epic Games, Blizzard/Activision e SuperCell, entre outras.

“Com nossa enorme capacidade de atendimento ao usuário, implantação de tecnologia segura e rápida suportada pela Tencent Cloud e os eficientes recursos de triagem da nossa ciência médica, a Tencent está bem posicionada para ajudar a equipe do Dr. Zhong Nanshan [consultor médico sênior do país para a Covid-19] em suas pesquisas de longo prazo e obter melhores resultados de seus esforços de prevenção de epidemias”, afirma uma nota oficial da empresa.

Outra gigante chinesa, a Alibaba, também utilizou aprendizado de máquina para criar uma ferramenta para que instituições possam prever a expansão da Covid-19, com uma alegada taxa de precisão de 90%. O Baidu forneceu um algoritmo de código aberto para análise estrutural viral, alegando que o processo é 120 vezes mais rápido que o método tradicional.

Via: TechCrunch