Inteligência artificial pode ser usada para prever mortes prematuras

Pesquisadores da Universidade de Nottingham desenvolveram um sistema que detecta o risco de mortes prematuras causadas por doenças crônicas em pessoas de meia idade. O estudo descobriu que o padrão de lucidez sintético é mais preciso nas previsões que o sistema utilizado atualmente, desenvolvido por especialistas humanos. O cláusula está publicado na revista Plos One, um importante periódico da superfície de Medicina.

A equipe responsável pelo estudo é composta por cientistas de dados especializados em saúde e por médicos. Eles utilizaram um banco de dados sobre a saúde de aproximadamente 500 1000 pessoas com idade entre 40 e 69 anos. Os voluntários foram recrutados pelo UK Biobank entre 2006 e 2010, recebendo comitiva até 2016.

Uma vez com os dados, o computador construiu uma previsão do risco de morte prematura levando em conta aspectos demográficos, biológicos, clínicos e de estilo de vida. As informações de cada sujeito integraram o padrão, levando em conta detalhes do jeito que consumo quotidiano de frutas, vegetais e músculos. 

De consonância com o professor de Epidemiologia e Ciência de Dados, Stephen Weng, eles mapearam o resultado das previsões considerando a mortalidade a partir de diferentes bancos de dados. “Nós descobrimos que os algoritmos de machine learning são significantemente mais precisos em prever morte que os modelos de previsão convencionais desenvolvidos por um técnico humano”, conta ele, que também é o coordenador do estudo.



O estudo dos ingleses comparou a performance de alguns algoritmos novos com os que são utilizados convencionalmente. Um dos pesquisadores envolvidos no estudo, Joe Kai, ressalta que nem sempre a IA será a salvação para estudos sobre resultados de situações médicas. Ele diz que, em alguns casos, os resultados podem mostrar que eles ajudam, em outros que não. “Neste caso pessoal, nós demonstramos que, com o ajuste correto, estes algoritmos podem aumentar a previsão de forma útil”, completa.

Os próximos passos da pesquisa envolvem verificar e validar os algoritmos de lucidez sintético para outros grupos da população, além de implementar os sistemas nos serviços de saúde. 

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