p A adoção da inteligência artificial no diagnóstico e prognóstico de doenças pode ajudar a prolongar a vida das pessoas, ao mesmo tempo que proporciona uma economia significativa para o SNS. p Isso é de acordo com pesquisadores da Cardiff University, que forneceram evidências convincentes mostrando os benefícios que as técnicas de ponta podem trazer para avaliações de risco em pacientes.

p Em um novo estudo publicado em PLOS One , a equipe de pesquisadores demonstrou como a inteligência artificial pode fornecer um prognóstico igualmente preciso e confiável para pacientes com doenças cardiovasculares, em comparação com os métodos tradicionais.

p As técnicas de aprendizado de máquina que eles usaram não exigiam experiência ou interação humana e, portanto, superaram um grande gargalo no processo.

p Co-autor do estudo Professor Craig Currie, da Escola de Medicina da Universidade de Cardiff, disse:"Se pudermos refinar esses métodos, eles nos permitirão determinar muito mais cedo as pessoas que precisam de medidas preventivas. Isso vai estender a vida das pessoas e conservar os recursos do NHS. "

p Em uma era de medicina baseada em evidências, o uso de estatísticas tornou-se uma parte crucial da estimativa dos riscos de certos tipos de doenças.

p Tradicionalmente, clínicos e estatísticos abordaram essa tarefa desenvolvendo manualmente equações matemáticas. Contudo, a inteligência artificial fornece técnicas que podem revelar associações complexas nos dados.

p "Embora já tenhamos métodos confiáveis ​​de previsão de pessoas de acordo com seu grau de risco de eventos cardíacos graves, a inteligência artificial promete novas maneiras de interrogar dados e a probabilidade de uma classificação de risco mais confiável, "A professora Currie continuou.

p Em seu estudo, a equipe testou uma técnica conhecida como programação genética (GP) - um método inspirado na evolução da natureza pelo qual os programas de computador são codificados como um conjunto de genes que são então modificados ou evoluídos iterativamente.

p GP é vantajoso sobre algoritmos produzidos por humanos, pois reduz o viés e a possibilidade de erro humano, enquanto, ao mesmo tempo, permite que quaisquer mudanças no ambiente sejam automaticamente integradas em fórmulas matemáticas.

p Uma vantagem desta abordagem particular é que as associações complexas descobertas pela inteligência artificial a partir dos dados podem ser tornadas transparentes para os médicos, o que significa que não há necessidade de divergir de sua prática existente.

p No estudo, a equipe usou o GP para avaliar os riscos futuros de um evento cardiovascular, como morte cardiovascular, AVC não fatal ou infarto do miocárdio não fatal, em mais de 3, 800 pacientes cardiovasculares, com idade entre 19-83, ao longo de um período de 10 anos.

p Os algoritmos de aprendizado de máquina usaram um total de 25 preditores retirados dos dados do paciente, incluindo a idade, sexo, IMC, uso de álcool e fumo e pressão arterial.

p Os resultados mostraram que os algoritmos de aprendizado de máquina podem ter um desempenho comparável aos métodos tradicionais ao prever o risco associado a pacientes individuais.

p Co-autora do estudo Professora Irena Spasić, da Escola de Ciência da Computação e Informática da Universidade de Cardiff, disse:"A capacidade de interpretar as soluções oferecidas pelo aprendizado de máquina tem impedido a tecnologia em termos de integração na prática clínica.

p "Contudo, à luz do recente ressurgimento das redes neurais, é importante não ignorar outros métodos de aprendizado de máquina, especialmente aqueles que oferecem transparência, como programação genética ou árvores de decisão. Afinal, pretendemos usar a inteligência artificial para ajudar os especialistas humanos e não para retirá-los completamente da equação. "