A inteligência artificial pode prever a necessidades de oxigênio dos pacientes com Covid-19 em escala global. O Hospital Addenbrooke em Cambridge, nos EUA, e 20 outros hospitais de todo o mundo e a NVIDIA, líder em tecnologia de saúde, desenvolveram o estudo.
A pesquisa foi desencadeada pela pandemia e começou a construir uma ferramenta de inteligência artificial para prever quanto oxigênio extra um paciente com Covid-19 precisa nos primeiros dias de atendimento hospitalar, usando dados de quatro continentes.
A técnica, conhecida como aprendizagem federada, usa um algoritmo para analisar radiografias de tórax e dados eletrônicos de saúde de pacientes hospitalares com sintomas de Covid-19.
Depois que o algoritmo entendeu com os dados, a análise foi reunida para construir uma ferramenta de inteligência que pudesse prever as necessidades de oxigênio de pacientes de hospitais com Covid-19 em qualquer lugar do mundo. O estudo denominado EXAM (para EMR CXR AI Model), é um dos maiores e mais diversos estudos clínicos de aprendizagem federada até hoje.
Para verificar a precisão do exame, a equipe testou em vários hospitais em cinco continentes, incluindo o Hospital de Addenbrooke. Os resultados previram o oxigênio necessário dentro de 24 horas da chegada de um paciente com Covid-19 no departamento de emergência, com uma sensibilidade de 95% e uma especificidade de mais de 88%.
“O aprendizado federado tem um poder transformador para trazer inovação em inteligência artificial para o fluxo de trabalho clínico”, explicou a professora Fiona Gilbert, que liderou o estudo em Cambridge e é radiologista consultora honorária no Hospital Addenbrooke e cadeira de radiologia na Escola de Medicina Clínica da Universidade de Cambridge.
Leia mais:
- Conheça as frutas que podem ajudar no tratamento de Alzheimer e Parkinson
- Cientistas descobrem forma rara, agressiva e precoce de Alzheimer em uma única família
- Algoritmo pode prever Alzheimer com precisão de quase 100%
“Nosso trabalho contínuo com o EXAM demonstra que esses tipos de colaborações globais são repetíveis e mais eficientes, para que possamos atender às necessidades dos médicos para enfrentar desafios de saúde complexos e epidemias futuras”, apontou o estudo, o qual desenvolveu o modelo baseado em dados multimodais de diferentes continentes, sendo possível construir um modelo generalizável que possa ajudar os médicos de linha de frente em todo o mundo.
“Isso vai avançar a inteligência artificial e não apenas para a saúde, mas em todos os setores que buscam construir modelos robustos sem sacrificar a privacidade”, disse a Dra. Mona G. Flores, Chefe Global de Inteligência Artificial Médica da NVIDIA
Os resultados de cerca de 10 mil pacientes com Covid-19 de diversos lugares do mundo e foram analisados no estudo, incluindo 250 que vieram ao Hospital Addenbrooke na primeira onda da pandemia em meados de março/abril de 2020.
“Quanto mais pudermos integrar com segurança dados de diferentes fontes usando aprendizado e colaboração federados e ter o espaço necessário para inovar, mais rápido acadêmicos podem tornar essas metas transformadoras uma realidade”, concluiu o professor Gilbert.
Fonte: Medical Xpress
Já assistiu aos nossos novos vídeos no YouTube? Inscreva-se no nosso canal!
Tags: