Entenda como IA conseguiu devolver a voz a paciente brit\u00e2nica<\/a><\/li>\n<\/ul>\nPara se tornar t\u00e3o preciso, o Delphi-2M foi treinado com uma quantidade massiva de dados: quase meio milh\u00e3o de participantes do UK Biobank, um grande estudo de sa\u00fade no Reino Unido. Dados externos de outros 1,9 milh\u00e3o de indiv\u00edduos dinamarqueses, sem qualquer ajuste nos par\u00e2metros, ajudaram a validar o estudo.<\/p>\n
Os pesquisadores classificaram os resultados do estudo como impressionantes: o Delphi-2M conseguiu prever as taxas de mais de mil doen\u00e7as com uma precis\u00e3o compar\u00e1vel \u00e0 de modelos existentes focados em apenas uma \u00fanica condi\u00e7\u00e3o m\u00e9dica. Sua capacidade de previs\u00e3o se manteve relevante at\u00e9 mesmo para progn\u00f3sticos de longo prazo, com uma ligeira queda na precis\u00e3o apenas ap\u00f3s um per\u00edodo de 10 anos na linha do tempo da idade do paciente.\u00a0<\/p>\n
Modelo de IA consegue prever a morte de paciente <\/p>\n
Uma de suas previs\u00f5es mais confi\u00e1veis da Intelig\u00eancia Artificial, segundo o estudo, \u00e9 ligada \u00e0 mais inevit\u00e1vel das etapas da vida humana \u2013 e, por isso, tamb\u00e9m a qual muitos tentam evitar por mais tempo poss\u00edvel. Com base nos dados de sa\u00fade analisados, o Delphi 2-M conseguiu prever a morte dos pacientes com uma precis\u00e3o de 97%.<\/p>\n
N\u00e3o \u00e9 que a IA saiba exatamente o dia em que uma pessoa vai morrer. \u00c9 que, de acordo com o funcionamento do modelo, \u00e9 poss\u00edvel identificar qual ser\u00e1 a sequ\u00eancia de acontecimentos de sa\u00fade para aquele paciente. Os 97% de precis\u00e3o significam que o Delphi-2M \u00e9 altamente eficaz em discriminar entre indiv\u00edduos o risco de morte como o pr\u00f3ximo evento em seu hist\u00f3rico de sa\u00fade. Ele iguala ou supera o desempenho de modelos existentes para a maioria das doen\u00e7as.<\/p>\n
Delphi 2-M pode identificar doen\u00e7as que podem ocorrer daqui a 20 anos\u00a0<\/p>\n
Para os pesquisadores, uma das caracter\u00edsticas mais inovadoras do Delphi-2M \u00e9 sua natureza generativa. Na pr\u00e1tica, isso significa que ele pode simular futuros percursos de sa\u00fade para um indiv\u00edduo, baseando-se em seu hist\u00f3rico m\u00e9dico. Essas simula\u00e7\u00f5es podem fornecer estimativas significativas da prov\u00e1vel carga de doen\u00e7as nesses pacientes por at\u00e9 20 anos.\u00a0<\/p>\n
Em m\u00e9dia, a corre\u00e7\u00e3o dessa previs\u00e3o no primeiro ano \u00e9 de 17%. Se a linha do tempo \u00e9 ampliada para 20 anos, a precis\u00e3o do Delphi 2-M cai para menos de 14%. Ainda assim, apesar da queda, o modelo ainda \u00e9 melhor do que aquelas previs\u00f5es mais comuns baseadas apenas em idade e sexo.\u00a0<\/p>\n
Por outro lado, o modelo tem a capacidade de gerar dados sint\u00e9ticos \u2014 hist\u00f3ricos de sa\u00fade que preservam as caracter\u00edsticas estat\u00edsticas dos dados reais, mas com uma identifica\u00e7\u00e3o pessoal \u201cfalsa\u201d. Essa caracter\u00edstica pode ser crucial para superar desafios de privacidade em pesquisas m\u00e9dicas. Isto porque esses dados sint\u00e9ticos podem at\u00e9 ser usados para treinar novas IAs, reduzindo assim o risco de vazamento de informa\u00e7\u00f5es pessoais.\u00a0<\/p>\n
E como o Delphi 2-M consegue atingir esses resultados? A tecnologia por tr\u00e1s da Intelig\u00eancia Artificial, detalharam os pesquisadores, organiza as doen\u00e7as e agrupa aquelas com tend\u00eancia a ocorrerem juntas. Um paciente com diagn\u00f3stico de diabetes tem maior possibilidade de desenvolver casos de problemas de vis\u00e3o ou no sistema nervoso em decorr\u00eancia da doen\u00e7a.\u00a0<\/p>\n
O modelo de IA tamb\u00e9m leva em conta a potencial influ\u00eancia de diagn\u00f3sticos anteriores em quadros futuros de sa\u00fade. Em um dos pacientes analisados, os diagn\u00f3sticos de problemas digestivos sugeriram um aumento de 19 vezes nas chances de desenvolver um c\u00e2ncer de p\u00e2ncreas. Essa medi\u00e7\u00e3o alavancou a taxa de mortalidade em quase 10 mil vezes, segundo o modelo.\u00a0<\/p>\n
Pesquisadores alertam para limita\u00e7\u00f5es do modelo de Intelig\u00eancia Artificial\u00a0<\/p>\n
Os pesquisadores alertam para algumas limita\u00e7\u00f5es do modelo, e que podem influenciar diretamente no potencial de previs\u00e3o de diagn\u00f3sticos do novo or\u00e1culo. A base de dados, com uma presen\u00e7a majorit\u00e1ria de pacientes brancos e maior n\u00edvel de instru\u00e7\u00e3o do que a m\u00e9dia da popula\u00e7\u00e3o geral, pode criar uma esp\u00e9cie de vi\u00e9s na an\u00e1lise da IA.\u00a0\u00a0<\/p>\n
Al\u00e9m disso, a forma como os dados de sa\u00fade foram coletados tamb\u00e9m pode introduzir padr\u00f5es que a IA aprende, mas que s\u00e3o consequ\u00eancia do processo de coleta, e n\u00e3o da progress\u00e3o real da doen\u00e7a. Por isso, \u00e9 importante usar os modelos de IA de diagn\u00f3stico com cautela, mais como um complemento do que como um substituto para os padr\u00f5es atuais.\u00a0<\/p>\n
Feitas estas ressalvas, \u00e9 importante entender que o Delphi 2-M pode colaborar na gest\u00e3o de um projeto de sa\u00fade ao integrar informa\u00e7\u00f5es vindas de diversas bases de dados. De forma mais ampla, o modelo de IA preditiva pode ajudar servi\u00e7os de sa\u00fade a identificar as necessidades futuras de exames e tratamentos de uma determinada popula\u00e7\u00e3o.\u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Uma nova ferramenta de Intelig\u00eancia Artificial desenvolvida por uma equipe internacional de pesquisadores promete funcionar como um verdadeiro…\n","protected":false},"author":2,"featured_media":79719,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[86],"tags":[116,933,1208,32,33,117,110],"class_list":{"0":"post-79718","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-saude","8":"tag-health","9":"tag-inteligencia-artificial","10":"tag-medicina","11":"tag-portugal","12":"tag-pt","13":"tag-saude","14":"tag-tecnologia"},"share_on_mastodon":{"url":"","error":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/79718","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=79718"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/79718\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/79719"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=79718"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=79718"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=79718"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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