Especialistas dizem que ele possibilitaria uma forma mais simples de prever riscos cardiovasculares.
Cientistas do Google e da Verily, sua subsidiária de tecnologia de saúde, descobriram um novo meio para avaliar o risco de doença cardíaca em uma pessoa usando machine-learning. Ao analisar exames da parte de trás do olho de um paciente, o software da empresa é capaz de deduzir dados com precisão, incluindo idade, pressão sanguínea e se o indivíduo fuma ou não.
Estes dados podem então ser usados para prever o risco de que um evento cardíaco importante aconteça – tal como um ataque cardíaco – com mais ou menos a mesma precisão dos principais métodos atuais.
O algoritmo agiliza e facilita potencialmente a análise de médicos e a identificação do risco cardiovascular de um paciente, dado que não requer um teste sanguíneo. Porém, o método precisará ser testado mais minuciosamente antes que possa ser usado em contextos clínicos. Um artigo descrevendo este trabalho foi publicado na revista Nature, na seção de Engenharia Biomédica, apesar da pesquisa também ter sido compartilhada antes da revisão por pares, em setembro do ano passado.
O ALGORITMO DO GOOGLE PODE SIGNIFICAR PREDIÇÕES DE RISCO CARDIOVASCULAR MAIS RÁPIDAS
Luke Oakden-Rayner, um pesquisador médico da University of Adelaide especializado em análise de machine-learning, contou ao The Verge que o trabalho é consistente e mostra como a IA (Inteligência Artificial) pode aprimorar ferramentas diagnósticas existentes.
“Eles estão recolhendo dados que foram capturados por uma razão clínica e tirando mais deles do que nós costumamos tirar,” disse Oakden-Rayner. “Em vez de substituir médicos, estão tentando ampliar o que nós podemos realmente fazer”.
Para treinar o algoritmo, os cientistas do Google e da Verily usaram machine-learning para analisar uma base de dados de aproximadamente 300.000 pacientes. Estas informações incluíram exames de olhos bem como dados médicos gerais. Em todas as análises de aprendizados profundos, redes neurais foram usadas para explorar padrões nessas informações, aprendendo a associar sinais indicadores presentes nos exames de olhos às métricas necessárias para prever risco cardiovascular (e.g., idade e pressão sanguínea).
Apesar da ideia de olhar em seus olhos para julgar a saúde do seu coração soar incomum, ela é retirada de pesquisas já estabelecidas. A parede interior traseira do olho (o fundus) é repleta de vasos sanguíneos que refletem a saúde geral do corpo. Ao estudar sua aparência com uma câmera e um microscópio, médicos conseguem inferir coisas como pressão sanguínea, idade e se um indivíduo fuma ou não, que são todos importantes preditores da saúde cardiovascular.
Quando apresentadas as imagens retinianas de dois pacientes que sofreram um evento cardiovascular nos últimos cinco anos e uma imagem de um paciente que não o sofreu, o algoritmo do Google foi capaz de dizer qual era qual 70% do tempo. O que é apenas ligeiramente pior do que o método SCORE comumente usado para predizer o risco cardiovascular, que requer um teste sanguíneo e realiza predições corretas neste mesmo teste 72% do tempo.
Alun Hughes, professor de Farmacologia e Fisiologia Cardiovascular na UCL de Londres, disse que a abordagem do Google soa credível por causa do “longo histórico de olhar para a retina para prever risco cardiovascular.” Ele adicionou que a inteligência artificial tem o potencial para acelerar formas existentes de análises médicas, mas advertiu que o algoritmo precisaria ser testado mais vezes antes que possa ser confiável.
Para o Google, o trabalho representa mais do que apenas um novo método para julgar o risco cardiovascular. Ele aponta o caminho em direção a um novo paradigma habilitado pela IA para descobertas científicas. Enquanto a maioria dos algoritmos médicos são construídos para replicar ferramentas diagnósticas existentes (como identificar câncer de pele, por exemplo), este algoritmo encontrou novos meios para analisar dados médicos existentes.
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Com dados suficientes, é esperado que a inteligência artificial possa, então, criar insights inteiramente novos sem a direção humana. Isso é provavelmente parte da razão porque o Google criou iniciativas como o seu estudo chamado Project Baseline, que está coletando registros médicos aprofundados de 10.000 indivíduos ao longo do curso de quatro anos.
Por ora, a ideia de um médico com IA produzindo novos diagnósticos em grandes quantidades sem a supervisão humana é uma probabilidade distante – provavelmente uma distância de décadas, ao invés de anos. Porém, a pesquisa do Google sugere que a ideia não é completamente inverossímil.
Fonte: The Verge
