Thomas Dalton
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Os pesquisadores médicos descobriram uma habilidade perturbadora na inteligência artificial (IA): prever a morte prematura de uma pessoa.
Cientistas treinaram recentemente um sistema de IA para avaliar uma década de dados gerais de saúde enviados por mais de meio milhão de pessoas no Reino Unido. Em seguida, eles encarregaram a IA de prever se os indivíduos corriam o risco de morrer prematuramente - em outras palavras, antes da expectativa de vida média - de doenças crônicas, relataram em um novo estudo.
As previsões de morte prematura feitas por algoritmos de IA foram "significativamente mais precisas" do que as previsões entregues por um modelo que não usava aprendizado de máquina, autor do estudo Dr. Stephen Weng, professor assistente de epidemiologia e ciência de dados da Universidade de Nottingham (ONU), no Reino Unido, disse em um comunicado. [As máquinas podem ser criativas? Conheça 9 'Artistas' AI]
Para avaliar a probabilidade de mortalidade prematura dos indivíduos, os pesquisadores testaram dois tipos de IA: "aprendizado profundo", em que redes de processamento de informações em camadas ajudam um computador a aprender com os exemplos; e "floresta aleatória", um tipo mais simples de IA que combina vários modelos semelhantes a árvores para considerar os resultados possíveis.
Em seguida, eles compararam as conclusões dos modelos de IA aos resultados de um algoritmo padrão, conhecido como modelo de Cox.
Usando esses três modelos, os cientistas avaliaram os dados do UK Biobank - um banco de dados de acesso aberto de dados genéticos, físicos e de saúde - enviados por mais de 500.000 pessoas entre 2006 e 2016. Durante esse tempo, quase 14.500 dos participantes morreram, principalmente de câncer, doenças cardíacas e respiratórias.
Variáveis diferentes
Todos os três modelos determinaram que fatores como idade, sexo, história de tabagismo e um diagnóstico anterior de câncer eram as principais variáveis para avaliar a probabilidade de morte precoce de uma pessoa. Mas os modelos divergem sobre outros fatores-chave, os pesquisadores descobriram.
O modelo Cox se apoiava fortemente na etnia e na atividade física, enquanto os modelos de aprendizado de máquina não. Em comparação, o modelo de floresta aleatório deu maior ênfase ao percentual de gordura corporal, circunferência da cintura, quantidade de frutas e vegetais que as pessoas comiam e tom de pele, de acordo com o estudo. Para o modelo de aprendizagem profunda, os principais fatores incluíram exposição a riscos relacionados ao trabalho e poluição do ar, ingestão de álcool e o uso de certos medicamentos.
Quando todo o processamento de números foi feito, o algoritmo de aprendizado profundo entregou as previsões mais precisas, identificando corretamente 76 por cento dos indivíduos que morreram durante o período de estudo. Em comparação, o modelo de floresta aleatória previu corretamente cerca de 64 por cento das mortes prematuras, enquanto o modelo de Cox identificou apenas cerca de 44 por cento.
Esta não é a primeira vez que os especialistas usam o poder preditivo da IA para a saúde. Em 2017, uma equipe diferente de pesquisadores demonstrou que a IA poderia aprender a detectar os primeiros sinais da doença de Alzheimer; seu algoritmo avaliou varreduras cerebrais para prever se uma pessoa teria probabilidade de desenvolver Alzheimer, e fez isso com cerca de 84 por cento de precisão, relatado anteriormente.
Outro estudo descobriu que a IA poderia prever o início do autismo em bebês de 6 meses de idade que apresentavam alto risco de desenvolver o transtorno. Ainda outro estudo pode detectar sinais de diabetes invasivo por meio de análises de varreduras de retina; e mais um - também usando dados derivados de exames de retina - previu a probabilidade de um paciente sofrer um ataque cardíaco ou derrame.
No novo estudo, os cientistas demonstraram que o aprendizado de máquina - "com ajuste cuidadoso" - pode ser usado para prever com sucesso os resultados da mortalidade ao longo do tempo, disse o co-autor do estudo Joe Kai, professor de atenção primária da ONU, no comunicado.
Embora o uso de IA dessa forma possa não ser familiar para muitos profissionais de saúde, apresentar os métodos usados no estudo "poderia ajudar na verificação científica e no desenvolvimento futuro deste campo emocionante", disse Kai..
Os resultados foram publicados online hoje (27 de março) na revista PLOS ONE.
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Originalmente publicado em .