Redação
Um grupo de cientistas conseguiu mostrar que um computador é capaz de aprender a reconhecer pessoas com poucos anos para viver. Treinados com métodos de aprendizado de máquinas, os computadores observaram tomografias tiradas do peito de uma série de pessoas. Depois, tinham que dizer quais delas iriam morrer nos próximos 5 anos.
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O teste foi feito com tomografias antigas – e algumas dessas pessoas tinham, de fato, falecido meia década depois do exame. Assim, foi possível avaliar se a opinião do computador estava correta.
A porcentagem de vezes que ele acertou foi 69% – não é muito mais do que um mero chute. No entanto, é o mesmo nível que um médico especialista treinado para isso conseguiria fazer, com anos de experiência observando tomografias.
O impressionante de fato não era a precisão da adivinhação da máquina; e, sim, a rapidez com que o computador conseguiu encontrar padrões similares entre quem ia viver mais tempo – e no grupo de quem estava prestes a morrer.
Analisando apenas 48 imagens, o algoritmo chegou a 15.957 biomarcadores que ajudaram a estimar a duração da vida do paciente retratado na tomografia.
Os autores do estudo admitem que ainda tem muito a melhorar no projeto, mas acreditam que estão no caminho certo para desenvolver uma nova ferramenta para o campo da medicina de precisão.
O próximo passo é treinar o algoritmo com milhares de tomografias, tanto de gente saudável quanto de gente doente. O objetivo é que os biomarcadores se tornem tão precisos que ajudem a diagnosticar um ataque cardíaco antes mesmo que os sintomas detectáveis por exames e médicos convencionais apareçam.
“Ainda que o estudo use só uma pequena amostra de pacientes, nossa pesquisa sugere que o computador aprende a reconhecer a complexa aparência imagética da doença, algo que requer anos de treinamentos para experts humanos”, concluem os pesquisadores.
A ideia não é substituir médicos por inteligência artificial, mas deixar que elas se dediquem a um campo bem diferente: ao invés de tentar diagnosticar doenças, algo que médicos são ótimos em fazer e exige encontrar padrões sutis no organismo cada paciente, os computadores processariam o cruzamento de grandes volumes de dados, criando um modelo preditivo personalizado da saúde dele.
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