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Google treina máquinas para prever quando um paciente vai morrer

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Imagem: Thinkstock

Mark Bergen

Da Bloomberg

18/06/2018 15h38

Uma mulher com câncer de mama em estágio avançado chegou ao hospital de uma cidade. Fluidos já inundavam seus pulmões. Dois médicos a examinaram e ela fez um exame radiológico. Os computadores do hospital analisaram seus sinais vitais e estimaram 9,3% de probabilidade de que ela morresse durante sua estadia.

Depois foi a vez do Google. Um novo tipo de algoritmo criado pela empresa analisou a mulher - 175.639 pontos de dados - e fez sua avaliação do risco de morte: 19,9%. Ela faleceu em questão de dias.

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Este angustiante relato da morte de uma mulher não identificada foi publicado pelo Google em maio, em uma pesquisa que destaca o potencial para a assistência médica das redes neurais, uma forma de software de inteligência artificial que é particularmente boa em usar dados para aprender e melhorar automaticamente.

O Google criou uma ferramenta que poderia prever uma série de resultados para os pacientes, inclusive quanto tempo as pessoas poderiam ficar hospitalizadas, suas probabilidades de readmissão e as chances de que elas morram em breve.

O que mais impressionou os médicos especialistas foi a capacidade do Google para analisar dados que anteriormente eram inacessíveis: anotações gravadas em PDFs ou rabiscadas em arquivos médicos antigos.

A rede neural processou toda essa informação desorganizada e depois emitiu previsões. E foi muito mais rápida e precisa do que as técnicas preexistentes. O sistema do Google mostrou até quais registros o levaram a conclusões.

Hospitais, médicos e outros profissionais de saúde tentam há anos usar melhor os estoques de registros eletrônicos de saúde e outros dados de pacientes.

Mais informações compartilhadas e destacadas no momento certo podem salvar vidas - e, no mínimo, ajudar os profissionais da área médica a gastar menos tempo em papelada e mais tempo no atendimento ao paciente. Mas os métodos atuais de mineração de dados de saúde são caros, complicados e lentos.

Cerca de 80% do tempo gasto nos modelos preditivos atuais é dedicado ao "trabalho entediante" de tornar os dados apresentáveis, disse Nigam Shah, professor associado da Universidade de Stanford e um dos autores do artigo de pesquisa do Google, publicado na revista científica "Nature".

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A abordagem do Google evita isso. "Você pode jogar tudo lá e não precisa se preocupar com isso", disse Shah.

O próximo passo do Google é transladar esse sistema preditivo às clínicas, disse o chefe de inteligência artificial, Jeff Dean, à "Bloomberg News" em maio.

    A unidade de pesquisa sobre saúde de Dean - às vezes chamada de "Medical Brain" (cérebro médico) - está trabalhando em uma série de ferramentas de IA que podem prever sintomas e doenças com um nível de precisão que está sendo recebido com esperança, mas também com alarme.

    Dentro da empresa, há muito entusiasmo com a iniciativa. "Eles finalmente encontraram uma nova aplicação para a IA que tem uma promessa comercial", disse um funcionário do Google. Desde que o Google, que pertence à Alphabet, declarou que dá prioridade à IA, em 2016, grande parte de seu trabalho nesta área se dedicou a melhorar os serviços de internet existentes.

    Os avanços da equipe Medical Brain oferecem ao Google a chance de entrar em um novo mercado --algo que os cofundadores Larry Page e Sergey Brin tentaram diversas vezes.

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