IA é melhor que médicos prevendo ataques cardíacos

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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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IF (FotoDoInstagramDoPacience ==1) then PRINT "Fio, cê vai morrer" ENDIF

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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Autor: Carlos Cardoso

Entusiasta de tecnologia, tiete de Sagan e Clarke, micreiro, hobbysta de eletrônica pré-pic, analista de sistemas e contínuo high-tech. Cardoso escreve sobre informática desde antes da Internet, tendo publicado mais de 10 livros cobrindo de PDAs e Flash até Linux. Divide seu tempo entre escrever para o MeioBIt e promover seus últimos best-sellers O Buraco da Beatriz e Calcinhas no Espaço.

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  • Cocainum

    Não era uma virose?

    • O ataque cardíaco é só mais um sintoma dessas viroses da estação. Basta ir pra casa, ficar de repouso e beber bastante líquido que você fica melhor.

      • Rafael Rodrigues

        Dipirona, não esquece a dipirona.

  • Se for igual ao WebMD…

  • arakawa

    Hmmm, Quintuple Bypass do Heart Attack Grill….

    • Miudo

      consegui matar um desses. com a testa suando, mas consegui 🙂

    • Oli

      O mais interessante é que se tirar o pão e esse é um alimento livre de ataques cardiacos.

  • Vinicius Zucareli

    “Fio, você vai morrer”

    Sim. Vou morrer feliz, e daí?

  • Maximus_Gambiarra

    Prever quem terá um ataque cardíaco daqui a dez anos? Acho que consigo resumir a dois fatores e ainda conseguir uns 50% de acerto: Come muita gordura? Faz exercícios físicos?

    • arakawa

      Pra 50% de acerto da pra reduzir a 1 fator: Cara ou coroa.

      • Maximus_Gambiarra

        Por essa conta, você está assumindo que 100% das pessoas terá um ataque cardíaco daqui a 10 anos?

      • Maximus_Gambiarra

        Na verdade, nessa proposição, o que me incomoda é o prazo de 10 anos.

  • Leonardo

    bom que da pra fazer um IF para evitar muitas iterações para uma pessoa…
    IF (trabalhaComTI = true) PRINTF “Vai ter” ENDIF

  • Luis Eduardo Boiko Ferreira

    Porra Cardoso, que merda é “IA fraca”? Esta palavra simplesmente não existe no jargão científico.

    • Mirai Densetsu

      IA fraca é uma IA criada para executar uma tarefa em particular, como reconhecer voz, por exemplo.

      • Luis Eduardo Boiko Ferreira

        Eu entendi o contexto que ele deu para o termo, apenas afirmei que o termo não existe no jargão científico da área. Trust me, sou pesquisador da área.

        • Vinicius Silva

          Não trabalho na área, mas o google scholar mostra várias ocorrências para “weak artificial intelligence”…

          • Luis Eduardo Boiko Ferreira

            Realmente, na primeira página artigos da Encyclopedia of cognitive science, The Journal of Philosophy, Revista de Saúde Coletiva entre outros, mas nenhum periódico ou congresso relacionada a machine learning… como eu disse, não é coisa da área, foi um termo provavelmente cunhado por alguém que não tem noção nenhuma de machine learning.
            Algoritmos indutores podem ser construídos de forma a entender mudanças de conceito (concept drift) e até mesmo aprender a classificar novos padrões, até então não observados (data stream mining with concept drift).
            A questão que eu estou batendo em cima refere-se ao uso inadequado da palavra, provavelmente cunhado por alguém que não entende que uma IA tipo a SARAH (Self Actuated Residential Automated Habitat) da série Eureka, para ser minimamente viável, seria composta por várias layers de algoritmos indutores, agrupadores ou de regressão, cada um responsável por uma função específica. Chamar uma destas partes de fraca é como chamar a caixa de marchas do seu carro de fraca, pois ela não faz tudo que seu carro faz. Entendeu agora?

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