Cientistas desenvolveram IA capaz de prever morte de pacientes

Os algoritmos de aprendizado de máquina têm ganhado cada vez mais o âmbito de pesquisas científicas. Um dos recentes estudos relacionados a inteligência artificial, foi um algoritmo desenvolvido para analizar ecocardiogramas de pacientes cardíacos e foi capaz de analisar quanto tempo os pacientes têm de vida.

O estudo foi realizado por pesquisadores do grupo regional de saúde Geisinger da Pensilvânia e o algoritmo teve melhor desempenho do que as medidas tradicionais utilizadas pelos cardiologistas.

Um dos pontos da pesquisa mais intrigantes para os pesquisadores foi a previsão de risco de morte de alguns pacientes com ecocargiogramas considerados saudáveis pelos médicos. Porém, é muito difícil fazer a engenharia reversa para poder concluir exatamente como o algoritmo chegou a esse veredito, somente como ele faz os cálculos.

Como uma IA pode prever a morte de alguém?

Para imitar a tomada de decisões de cardiologistas, a equipe desenvolveu um algoritmo que leva em conta os mesmos fatores que os cardiologistas usam para calcular os riscos de morte de seus pacientes.

É muito complexa a captação manual de dados de um grande número de cardiologistas comparado com a capacidade do um algoritmo. Porém, isso poderia analisar melhor ainda os resultados da IA, comparados com os dados coletados pelos profissionais.

O algoritmo é capaz de decidir quais pessoas sobreviveriam e quais iriam morrer dentro de um ano, e seu sucesso foi medido em quantas pessoas foram colocadas nos grupos corretos, de acordo com os cálculos.

O algoritmo apresentou uma taxa de acerto de 85% comparado com a taxa de sucesso de 65 a 80% do cálculo tradicional. Porém, como a medicina envolve ética, é complicado utilizar dados de um ambiente fechado de estudo, para mudar a análise que os médicos fazem sobre seus pacientes.

Estes obstáculos fazem uma grande diferença em como os estudos futuros poderão buscar novas análises sobre este algoritmo. A complexa análise dos dados pode demorar décadas para que o algoritmo possa ser realmente compreendido e, caso validados, possa ser utilizado para melhorar as previsões médicas.