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IA é melhor que médicos prevendo ataques cardíacos

Cientistas da Universidade de Nottingham resolveram descobrir se um sistema de inteligência artificial com machine learning e big data era capaz de prever ataques cardíacos em pacientes tão bem quanto médicos humanos. O resultado? Digamos que se eu já não soubesse a resposta “claro, e tá atrasado até” eu correria pra me consultar com um computador.

18/04/2017 às 9:02

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O uso de inteligência artificial na medicina não é novidade, o Watson da IBM já está sendo comercializado, mas os sistemas baseados em Big Data e Machine Learning estão se saindo sinistramente bem, melhor do que todo mundo pensava.

O truque é que computadores são incrivelmente bons em analisar quantidades monstruosas de dados e encontrar padrões. Individualmente nós somos melhores, um computador pode estudar 10 milhões de fotos de tumores, não vai estranhar um sujeito com penas no nariz se o objetivo for buscar melanomas na bochecha, mas isso não importa.

A Inteligência Artificial “fraca”, específica cumpre muito bem sua função, como demonstrou a Universidade de Nottingham. Um grupo de pesquisadores de lá criou um algoritmo de machine learning para avaliar a possibilidade de um sujeito ter um ataque cardíaco.

A American College of Cardiology/American Heart Association desenvolveu um protocolo usado por médicos nos EUA, com oito fatores de risco que aumentam a possibilidade de infarto. Esse protocolo acerta com uma média de 72,8%.

O algoritmo desenvolvido pelos ingleses estudou 295 mil prontuários para gerar um modelo interno. Esse modelo então foi aplicado a outros 83.256 pacientes, refinando o modelo. O resultado? O computador consegue identificar quais pacientes teriam um ataque cardíaco em dez anos, com 76,4% de acerto. E melhor, com 1,6% a menos de falsos positivos.

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O modelo dos pesquisadores usou 22 data points, contra 8 do modelo dos médicos,

Isso significa que o computador teria salvo 355 pacientes a mais do que os médicos usando os protocolos tradicionais.

Antigamente esse tipo de cruzamento de dados não era possível, são variáveis e interações demais. Hoje nós desistimos de criar manualmente esses modelos de decisão e deixamos que os computadores façam isso sozinhos. Pelo visto está dando certo.

Fonte: Science.

O paper completo, de título Can machine-learning improve cardiovascular risk prediction using routine clinical data? pode ser lido neste link aqui.

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