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

EUR -
AED 4.111017
AFN 72.761485
ALL 90.809851
AMD 403.547926
ANG 2.003499
AOA 1026.496854
ARS 1729.749941
AUD 1.603506
AWG 2.014933
AZN 1.895743
BAM 1.952734
BBD 2.253661
BDT 139.191452
BGN 1.956535
BHD 0.422297
BIF 3362.699799
BMD 1.119407
BND 1.431253
BOB 13.590147
BRL 6.090249
BSD 1.118943
BTN 106.132359
BWP 15.457145
BYN 3.305909
BYR 21940.384843
BZD 2.250367
CAD 1.563757
CDF 2585.830988
CHF 0.915602
CLF 0.027804
CLP 1094.276497
CNY 7.442151
CNH 7.467656
COP 3613.447055
CRC 508.801118
CUC 1.119407
CUP 26.853836
CVE 110.681383
CZK 24.325166
DJF 198.94106
DKK 7.473472
DOP 67.443594
DZD 152.048844
EGP 62.013265
ERN 16.791111
ETB 181.829103
FJD 2.515029
FKP 0.834215
GBP 0.834658
GEL 2.904824
GGP 0.834215
GHS 13.040916
GIP 0.834215
GMD 82.28591
GNF 9850.785194
GTQ 8.554568
GYD 234.560093
HKD 8.783565
HNL 30.077774
HRK 7.57728
HTG 146.659726
HUF 364.491919
IDR 20326.199387
ILS 3.523396
IMP 0.834215
INR 106.156981
IQD 1696.236696
IRR 2104098.577642
ISK 136.209458
JEP 0.834215
JMD 177.810815
JOD 0.793629
JPY 176.671028
KES 145.467279
KGS 97.891953
KHR 4572.778831
KMF 492.538728
KPW 1007.466608
KRW 1500.30817
KWD 0.348588
KYD 0.932461
KZT 506.384912
LAK 25220.248067
LBP 100242.931498
LKR 371.985935
LRD 190.55113
LSL 18.62276
LTL 3.305319
LVL 0.677118
LYD 7.180725
MAD 11.002025
MDL 20.213804
MGA 5053.066052
MKD 61.55888
MMK 2350.244877
MNT 4031.139262
MOP 9.042602
MRU 45.339811
MUR 52.944845
MVR 17.306312
MWK 1944.410888
MXN 20.798697
MYR 4.561139
MZN 71.530814
NAD 18.62276
NGN 1501.035603
NIO 41.17535
NOK 10.393227
NPR 169.811375
NZD 1.9893
OMR 0.430417
PAB 1.119183
PEN 3.881006
PGK 5.018121
PHP 71.052701
PKR 309.520714
PLN 4.418357
PYG 6623.600117
QAR 4.090178
RON 5.33745
RSD 117.576967
RUB 90.950188
RWF 1654.94588
SAR 4.213941
SBD 9.020415
SCR 15.453828
SDG 673.324401
SEK 10.950994
SGD 1.432948
SHP 0.837692
SLE 25.631021
SLL 23473.418187
SOS 639.495911
SRD 42.066764
STD 23169.472898
STN 24.461592
SVC 9.790627
SYP 14554.534532
SZL 18.616769
THB 37.759837
TJS 10.288813
TMT 3.917926
TND 3.344249
TOP 2.695264
TRY 55.965669
TTD 7.569116
TWD 36.717129
TZS 2960.561673
UAH 51.101364
UGX 4788.481483
USD 1.119407
UYU 44.989361
UZS 13371.005843
VES 993.451445
VND 28818.583551
VUV 133.099189
WST 3.106014
XAF 655.957
XAG 0.022714
XAU 0.00028544005
XCD 3.025255
XCG 2.016534
XDR 0.791479
XOF 655.957
XPF 119.331742
YER 264.40589
ZAR 18.600733
ZMK 10075.997681
ZMW 22.659232
ZWL 360.448723
SSP 6431.219938
MXV 2.341731
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: JEFF KOWALSKY - 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".

T.Sasaki--JT