segunda-feira, 1 de abril de 2019

Inteligência artificial poderá detectar quantos anos de vida resta para o paciente

Uma coisa neste mundo que é sempre certa é a morte. Ninguém sabe quando ou onde eles vão morrer, mas eles sabem que isso vai acontecer. No entanto, com os recentes avanços na tecnologia , isso pode mudar.

Os pesquisadores descobriram uma habilidade incomum e talvez inquietante na inteligência artificial (IA), que é a capacidade de prever a morte prematura de uma pessoa. Recentemente, cientistas treinaram um sistema de IA para avaliar uma década de dados gerais de saúde que foram submetidos por mais de meio milhão de pessoas no Reino Unido. Depois disso, deram à AI a tarefa de prever se algum indivíduo correria o risco de morrer prematuramente - mais cedo do que a expectativa de vida média decorrente de doenças crônicas.

Então funcionou? Bem, de acordo com uma declaração do principal autor do estudo Dr. Stephen Weng, professor assistente de epidemiologia e ciência de dados da Universidade de Nottingham (Reino Unido), as previsões de morte prematura feitas por algoritmos de IA foram "significativamente mais preciso "do que as previsões fornecidas por um modelo que não utilizava o aprendizado de máquina. Isso significa que o AI fez melhor do que qualquer outro modelo de previsão que tenha sido usado antes. Que é muito legal, mas um pouco preocupante ao mesmo tempo.

Como funciona?

Havia dois tipos de IA que foram testados ao tentar avaliar a probabilidade de mortalidade prematura dos sujeitos. Essas foram "aprendizado profundo", nas quais redes de processamento de informações em camadas ajudam um computador a aprender com exemplos e "floresta aleatória", que é um tipo muito mais simples de AI que combina vários modelos semelhantes a árvores para considerar possíveis resultados.

Depois disso, eles compararam as conclusões dos modelos de IA aos resultados de um algoritmo padrão, conhecido como modelo de Cox. Os dados que foram usados ​​nos três modelos foram obtidos do Biobank, que é um banco de dados de acesso aberto de dados genéticos, físicos e de saúde apresentados por mais de 500.000 pessoas entre 2006 e 2016 no Reino Unido. Durante esse tempo, quase 14.500 dos participantes morreram, principalmente de câncer, doenças cardíacas e doenças respiratórias, que são todas as principais causas de morte nos países desenvolvidos.

Precisão de 76 por cento

Depois que o estudo terminou e quando todo o processamento de números foi feito, o algoritmo de aprendizagem profunda forneceu as previsões mais precisas, identificando corretamente 76% dos indivíduos que morreram durante o período do estudo. Ao comparar os outros modelos, o modelo florestal aleatório previu corretamente cerca de 64% das mortes prematuras, enquanto o modelo de Cox identificou apenas cerca de 44% corretamente.