A IA prevê a saúde de uma pessoa com décadas de antecedência
Uma equipe de cientistas treinou um modelo de inteligência artificial (IA) que prevê a saúde de uma pessoa: A ferramenta pode prever o risco e o momento do início de mais de mil doenças com base no histórico médico do paciente com décadas de antecedência.
O modelo, desenvolvido por cientistas do Laboratório Europeu de Biologia Molecular (EMBL), do Centro Alemão de Pesquisa do Câncer (DKFZ) e da Universidade de Copenhague , foi treinado com dados clínicos de 400.000 pessoas no Reino Unido e testado com dados de quase dois milhões de pessoas na Dinamarca.
Batizado de Delphi-2M, o modelo foi capaz de prever a probabilidade de mais de mil doenças. com base no histórico médico de uma pessoa com precisão igual ou maior do que outras ferramentas.
LEIA: Professora de inglês desaparecida é encontrada vivaAlém disso, foi possível simular trajetórias de saúde de até 20 anos para um indivíduo e gerar dados sintéticos que protegem a privacidade do paciente, mas ainda são úteis para treinar outros modelos de IA.
Os autores argumentam que sua ferramenta pode ajudar a identificar pessoas com maior risco de doenças, orientar programas de triagem e dar suporte ao planejamento de serviços de saúde em longo prazo.
“Nosso modelo de IA é uma prova de conceito que demonstra que é possível para a IA aprender muitas das nossos padrões de saúde a longo prazo e usar essas informações para gerar previsões significativas", afirma Ewan Birney, Diretor Executivo Interino do EMBL.
"Ao modelar como as doenças se desenvolvem ao longo do tempo, podemos começar a explorar quando certos riscos surgem e a melhor forma de planejar intervenções precoces. Este é um passo importante em direção a abordagens mais personalizadas e preventivas na área da saúde", acrescenta.
Embora versões futuras possam incluir mais tipos de informações de saúde e ajudar a melhorar o atendimento personalizado, os autores alertam que o modelo atual reflete vieses nos dados de entrada e que suas previsões não devem ser usadas para tomar decisões médicas diretas sem mais testes.
Confluência de doençasA IA oferece ferramentas poderosas para identificar padrões na progressão da doença por meio da análise de grandes conjuntos de dados de históricos de pacientes, mas o potencial total desses modelos, especialmente em escala populacional, permanece amplamente inexplorado.
Nesse contexto, o Delphi-2M foi treinado para detectar padrões na ocorrência de determinadas doenças em relação a outros eventos nas histórias dos pacientes, como fatores de estilo de vida e outras condições de saúde.
Você pode se interessar por: Petro pede a Sheinbaum que encontre vivos dois artistas colombianos desaparecidos."Eventos médicos frequentemente seguem padrões previsíveis. Nosso modelo aprende esses padrões e consegue prever resultados futuros de saúde. Ele nos permite explorar o que pode acontecer com base no histórico médico de uma pessoa e outros fatores-chave", afirma Tom Fitzgerald, cientista do Instituto Europeu de Bioinformática do EMBL (EMBL-EBI).
Segundo seus autores, o modelo funciona especialmente bem para condições com padrões de progressão claros e consistentes, como certos tipos de câncer, ataques cardíacos e sepse (infecções sanguíneas).
No entanto, é menos confiável para condições mais variáveis, como transtornos de saúde mental ou complicações relacionadas à gravidez, que dependem de eventos imprevisíveis da vida.
Uso futuro e limitaçõesAssim como as previsões meteorológicas, esse novo modelo de IA oferece probabilidades, não certezas. O estudo alerta que ele não prevê exatamente o que acontecerá com uma pessoa, mas oferece estimativas bem calibradas da probabilidade de certas condições ocorrerem durante um determinado período de tempo.
"É importante enfatizar que isso não é uma certeza, mas sim uma estimativa de riscos potenciais", insiste Fitzgerald.
Além disso, o modelo contém vieses demográficos devido a lacunas nos dados de treinamento, como a baixa representação de certos grupos étnicos.
Embora o modelo ainda não esteja pronto para uso clínico , os autores sugerem que ele já pode ajudar os pesquisadores a entender como as doenças se desenvolvem e progridem, explorar como o estilo de vida e as doenças passadas afetam o risco de doenças a longo prazo e simular resultados de saúde usando dados artificiais de pacientes em situações em que dados do mundo real são difíceis de obter ou acessar.
"Este é o começo de uma nova maneira de entender a saúde humana e a progressão da doença", conclui Moritz Gerstung, chefe da Divisão de IA em Oncologia do DKFZ e ex-líder de grupo no EMBL-EBI.
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