Pesquisadores da Geisinger, prestador de serviços de saúde dos Estados Unidos, descobriram que, através de um algoritmo de Machine Learning responsável por analisar vídeos de ecocardiograma, é possível prever a mortalidade de uma pessoa em um ano antes.
O algoritmo – que se tornou um exemplo de Inteligência artificial (IA) dentro do setor da saúde – superou outras ferramentas de previsão usadas clinicamente, incluindo equações de coorte agrupadas e a pontuação de insuficiência cardíaca de Seattle.
“Ficamos entusiasmados em descobrir que o Machine Learning pode aproveitar conjuntos de dados não estruturados, como imagens e vídeos médicos, para melhorar uma ampla gama de modelos de previsão clínica”, relata o responsável pelo setor de dados e informática da Geiser, Chris Haggerty.
Machine Learning oferece análise, gerenciamento e assistência
A imagem é crítica para as decisões de tratamento na maioria das especialidades médicas e se tornou um dos componentes mais ricos em dados do registro eletrônico de saúde (EHR). Por exemplo, um único ultrassom do coração produz aproximadamente 3.000 imagens, e os cardiologistas têm tempo limitado para interpretar essas imagens no contexto de vários outros dados diagnósticos. Isso cria uma oportunidade significativa para alavancar a tecnologia, através do Machine Learning, para gerenciar e analisar esses dados e, por fim, fornecer assistência inteligente aos médicos.
“Nosso objetivo é desenvolver algoritmos de computador para melhorar o atendimento ao paciente”, disse Alvaro Ulloa Cerna, Ph.D., autor e cientista do Departamento de Ciência de Dados Translacionais e Informática da Geisinger. “Neste caso, estamos entusiasmados com o fato de que nosso algoritmo foi capaz de ajudar os cardiologistas a melhorar suas previsões sobre os pacientes, uma vez que as decisões sobre o tratamento e intervenções são baseadas nesses tipos de previsões clínicas.”
Artigo traduzido de News Medical
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