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Há um algoritmo capaz de prever se você está perto de morrer (índice de acerto é 69%)

Publicado 14 Jun 2017 – 06:00 AM EDT | Atualizado 13 Mar 2018 – 04:42 PM EDT
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Um grupo de cientistas da Austrália e de Portugal criou um método de aprendizado em computadores para reconhecer quando pacientes estão próximos de morrer.

O algoritmo ainda está em fase de desenvolvimento, mas apresenta resultados impressionantes. Em uma análise com antigas tomografias, conseguiu obter um índice de acerto de 69% – o mesmo nível de um médico com muitos anos de experiência.

A técnica utilizada por esse processo chama-se ‘deep learning’ (quando a máquina ‘aprende’ a detectar padrões por ter à disposição uma enorme quantidade de dados).

Para que o computador tenha um algoritmo mais eficaz, os pesquisadores devem inserir milhares de tomografias tanto de pacientes saudáveis, como de pacientes doentes na técnica de ‘deep learning’.

Se tudo seguir conforme eles planejam, os biomarcadores podem diagnosticar até um ataque cardíaco antes que os sintomas detectáveis surjam.

A ideia, porém, não é substituir o diagnóstico dos médicos. “Nossa pesquisa sugere que o computador aprenda a reconhecer a complexa aparência da doença, algo que requer anos de treinamentos para experts humanos”, concluem os cientistas.

Diagnóstico por computador: vantagens

A grande vantagem do computador é a rapidez com que fornece a informação. Em uma análise de 48 imagens tomográficas, o algoritmo apresentou cerca de 16 mil biomarcadores, usados para medir determinada função do organismo.

Quanto maior o volume de biomarcadores apresentados, mais eficaz o algoritmo se torna.

Segundo os pesquisadores, por mais que as conclusões sejam preliminares, eles acreditam que em breve será possível medir com maior precisão as mudanças no tecido humano que deem indícios a uma doença crônica, por exemplo.

“Estes testes podem quantificar a doença pré-clínica, informar as escolhas de tratamento e orientar a seleção das linhas de pesquisa [ associadas à doença]”, escreveram os pesquisadores em artigo para a revista Nature.

Algoritmos e inteligência artificial

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