No Reino Unido, trabalho foi feito com uma base de dados de mais de meio milhão de pessoas.
Um estudo publicado nesta semana por especialistas da Universidade de Nottingham, no Reino Unido, mostra como um algoritmo de inteligência artificial pode ajudar a prever o risco de morte prematura por doenças crônicas.
Disponível em uma edição especial da revista PLOS ONE, chamada de “Machine Learning in Health and Biomedicine”, o trabalho foi feito com uma base de dados de mais de meio milhão de pessoas, com idade entre 40 e 69 anos e que foram recrutadas para o Biobanco do Reino Unido, entre 2006 e 2010.
O novo estudo sugere a ideia que computadores são capazes de ensinar a si mesmos a prever morte prematura e poderiam melhorar a saúde preventiva no futuro. No trabalho, fatores ambientais e individuais foram levados em conta.
Em comunicado, o pesquisador e professor assistente de Epidemiologia e Ciência de Dados, Stephen Weng, explica a importância em aliar a inteligência artificial com a medicina preventiva: “A saúde preventiva é uma prioridade crescente na luta contra doenças graves, por isso trabalhamos há vários anos para melhorar a precisão da avaliação informatizada dos riscos à saúde”.
“Demos um grande passo em frente neste campo, desenvolvendo uma abordagem única e holística para prever o risco de morte prematura de uma pessoa pelo aprendizado de máquina”, conta Weng.
O estudo, de acordo com Joe Kai, um dos acadêmicos clínicos que participou do projeto, foi feito com o interesse em utilizar a inteligência artificial para prever os resultados: “(…)Encontramos algoritmos aprendidos por máquina significativamente mais precisos na previsão da morte do que os modelos padrão de predição desenvolvidos. por um especialista humano”, conta o professor Weng.
Para o futuro, os pesquisadores que conduziram o estudo acreditam que a inteligência artificial terá um papel crucial no desenvolvimento de ferramenturas para adequar o gerenciamento de riscos a pacientes individuais e, quem sabe, poderá ser implementado em sistemas de saúde de rotina. Além disso, os pesquisadores pretendem testar essa mesma ferramenta em bancos de dados de outras localidades.
