The China Mail - Ferramenta de IA prevê estado de saúde de pacientes melhor do que a maioria dos médicos

USD -
AED 3.67296
AFN 64.502137
ALL 81.031648
AMD 363.3402
ANG 1.790365
AOA 917.999879
ARS 1524.855199
AUD 1.424704
AWG 1.80125
AZN 1.687415
BAM 1.7198
BBD 2.014334
BDT 123.134148
BGN 1.683441
BHD 0.37695
BIF 3000
BMD 1
BND 1.278343
BOB 12.245759
BRL 5.225195
BSD 1.000132
BTN 95.938305
BWP 13.673816
BYN 3.027326
BYR 19600
BZD 2.011326
CAD 1.41725
CDF 2324.999871
CHF 0.831905
CLF 0.024509
CLP 967.770101
CNY 6.71045
CNH 6.711298
COP 3372.09
CRC 454.20569
CUC 1
CUP 24.002462
CVE 97.299789
CZK 21.461502
DJF 177.720228
DKK 6.575702
DOP 55.875004
DZD 133.835803
EGP 52.101198
ERN 15
ETB 162.972098
EUR 0.87978
FJD 2.237197
FKP 0.754816
GBP 0.754345
GEL 2.614996
GGP 0.754816
GHS 11.655021
GIP 0.754816
GMD 74.0002
GNF 8753.000057
GTQ 7.637958
GYD 209.257745
HKD 7.84535
HNL 26.846287
HRK 6.626204
HTG 130.885748
HUF 322.999504
IDR 18004.4
ILS 3.079597
IMP 0.754816
INR 95.98505
IQD 1310.042516
IRR 1374849.999891
ISK 120.530161
JEP 0.754816
JMD 158.315197
JOD 0.708972
JPY 157.401957
KES 129.649837
KGS 87.448498
KHR 4059.056814
KMF 432.99971
KPW 900.000318
KRW 1360.240301
KWD 0.30882
KYD 0.833443
KZT 439.793707
LAK 22439.127338
LBP 89556.106612
LKR 331.022111
LRD 172.008688
LSL 16.434096
LTL 2.95274
LVL 0.60489
LYD 6.397263
MAD 9.630717
MDL 17.680991
MGA 4387.052523
MKD 54.140561
MMK 2099.83552
MNT 3596.071123
MOP 8.080829
MRU 40.062785
MUR 47.470006
MVR 15.450117
MWK 1734.1564
MXN 17.987901
MYR 4.0816
MZN 63.909646
NAD 16.434096
NGN 1324.520171
NIO 36.800429
NOK 9.54086
NPR 153.505837
NZD 1.764914
OMR 0.384504
PAB 1.000079
PEN 3.398334
PGK 4.52425
PHP 62.488976
PKR 277.095071
PLN 3.843745
PYG 5873.947548
QAR 3.645277
RON 4.642032
RSD 103.277036
RUB 84.482687
RWF 1476.596231
SAR 3.755913
SBD 8.064647
SCR 13.98971
SDG 601.49897
SEK 9.959195
SGD 1.277701
SHP 0.755002
SLE 24.650044
SLL 20969.491881
SOS 571.60445
SRD 37.686031
STD 20697.981008
STN 21.545091
SVC 8.750324
SYP 13002.000254
SZL 16.429972
THB 33.595467
TJS 9.225649
TMT 3.51
TND 2.961507
TOP 2.40776
TRY 48.9913
TTD 6.787754
TWD 31.793398
TZS 2635.002996
UAH 44.876871
UGX 3914.861437
UYU 40.089518
UZS 11815.811573
VES 852.43145
VND 25974.5
VUV 117.801098
WST 2.745718
XAF 577.09798
XAG 0.016489
XAU 0.000243013956
XCD 2.70255
XCG 1.802386
XDR 0.707052
XOF 577.09798
XPF 104.870231
YER 236.64964
ZAR 16.398101
ZMK 9001.196085
ZMW 19.476614
ZWL 321.999592
SSP 5712.591899
MXV 2.037083
Ferramenta de IA prevê estado de saúde de pacientes melhor do que a maioria dos médicos
Ferramenta de IA prevê estado de saúde de pacientes melhor do que a maioria dos médicos / foto: © AFP/Arquivos

Ferramenta de IA prevê estado de saúde de pacientes melhor do que a maioria dos médicos

A inteligência artificial (IA) provou ser útil na leitura de imagens médicas e até mostrou que pode passar no exame de licença médica.

Tamanho do texto:

Uma nova ferramenta de IA mostrou capacidade de ler anotações médicas e prever com precisão o risco de morte dos pacientes, sua readmissão ao hospital e outros resultados importantes para o seu cuidado.

Desenvolvido por uma equipe da Escola de Medicina Grossman da Universidade de Nova York (NYU), o programa é usado em todos os hospitais afiliados à universidade, com a esperança de se tornar um padrão na área de saúde.

O estudo sobre seu valor preditivo foi publicado nesta quarta-feira (7) na revista "Nature". O autor principal, Eric Oermann, neurocirurgião da NYU e cientista da computação, disse à AFP que, embora os modelos preditivos sem IA tenham estado ao redor da medicina há anos, eles foram pouco usados na prática, porque os dados de que necessitam exigem uma reorganização e adaptação incômoda de formato.

No entanto, "uma coisa que é comum na medicina em todos os lugares é que os médicos escrevem anotações sobre o que veem na clínica, o que discutem com os pacientes", ressaltou o autor. "Desta forma, nossa revelação básica foi: podemos começar com as anotações médicas como fonte de dados e, depois, construir modelos preditivos com base nelas?"

O enorme modelo de linguagem chamado NYUTron foi treinado com milhões de notas médicas extraídas dos prontuários de 387.000 pessoas que receberam atendimento nos hospitais da NYU Langone entre janeiro de 2011 e maio de 2020. Os registros incluíam anotações feitas por médicos, anotações de evolução do paciente, relatórios de radiologia e instruções de alta, totalizando 4,1 bilhões de palavras.

Um dos desafios-chave para o programa foi interpretar a linguagem natural que os médicos usam em suas anotações, que varia amplamente entre os indivíduos, inclusive nas abreviações que cada um usa.

Ao analisar os registros do que foi obtido, os pesquisadores foram capazes de calcular com que frequência as previsões do programa estavam corretas. Além disso, eles testaram a ferramenta em ambientes reais e a treinaram usando registros de um hospital em Manhattan para verificar como ela se comportava em um hospital do Brooklyn, com dados demográficos diferentes dos pacientes.

No geral, o NYUTron identificou 95% das pessoas que morreram no hospital antes de receberem alta e 80% dos pacientes que seriam readmitidos em 30 dias. A ferramenta superou o desempenho da maioria das previsões dos médicos e também dos modelos atuais que não usam a IA.

No entanto, para a surpresa da equipe, "o médico mais experiente, que é, de fato, muito famoso, teve um desempenho sobre-humano, melhor do que o modelo", ressaltou Oermann. "O ponto ideal entre a tecnologia e a medicina não é que ela sempre deva fornecer resultados sobrehumanos, e sim oferecer um ponto de partida real."

O NYUTron também estimou corretamente o tempo de internação de 79% dos pacientes, a negação de cobertura pelo seguro em 89% dos casos e a presença de condições adicionais em 89% dos casos em que a doença principal do paciente estava acompanhada de outras condições.

A IA nunca será um substituto para a relação médico-paciente, afirma Oermann. Em vez disso, ela ajudará "a fornecer mais informações aos médicos no momento do atendimento, para que eles possam tomar decisões mais informadas".

U.Chen--ThChM