Pesquisadores da instituição de saúde americana Geisinger desenvolveram um algoritmo de inteligência artificial (IA) capaz de prever os riscos de morte de um indivíduo. O estudo foi publicado na revista Nature Biomedical Engineering, em 8 de fevereiro.
A equipe de cientistas treinou o algoritmo com 812.278 vídeos de ecocardiogramas (o ultrassom do coração) com a ajuda de um hardware computacional especializado. A pesquisa é considerada um dos maiores conjuntos de dados de imagens médicas já publicados.
Após o treinamento, a máquina ganhou a habilidade de comparar os exames com diagnósticos e prognósticos feitos por cardiologistas no passado. Com isso, se tornou capaz de auxiliar os médicos com previsões mais precisas sobre os riscos de mortalidade dos pacientes.
“Ficamos entusiasmados em descobrir que o machine learning pode aproveitar conjuntos de dados não estruturados, como imagens médicas e vídeos, para melhorar uma ampla variedade de modelos de previsão clínica”, diz Chris Haggerty, coautor sênior do estudo e professor assistente do Departamento de Ciência de Dados Translacionais e de Informática na Geisinger.
Mais rápido e mais eficiente
Como cada eletrocardiograma pode produzir aproximadamente 3 mil imagens, os cardiologistas têm um tempo limitado para analisar os resultados e diagnosticar o paciente. O algoritmo de IA, por sua vez, pode agilizar o processo de análise, já que tem um banco de dados com mais de 50 milhões de imagens e pode comparar os resultados com muito mais agilidade do que um ser humano.
Além disso, o sistema tem sido bastante certeiro nas previsões. Uma pesquisa recente mostra que a precisão da previsão de mortalidade feita pelos cardiologistas aumentou em 13% com o auxílio do algoritmo. Ele foi capaz, inclusive, de superar outros preditores clínicos, como as equações de coorte agrupadas e o Heart Failure Survival Score (HFSS).
É claro que, como toda tecnologia, o uso de algoritmos não é 100% perfeito. Mesmo assim, ele pode ter papel importante na assistência médica, já que, ao prever antecipadamente um risco de morte, garante que haja mais tempo para tratar o caso.
Via: Geisinger
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