O algoritmo-piloto, testado em mais de 200 mil pacientes, conseguiu fazer previsões com uma precisão de até 90% (o algoritmo não considera doentes com uma esperança de vida superior a 12 meses).
Os resultados estão publicados no arXiv, um repositório de trabalhos académicos onde os autores submetem informalmente os seus resultados ao escrutínio dos seus pares. “A proliferação de sistema de registos de saúde electrónicos aliados aos avanços na inteligência artificial a analisar grandes dimensões de dados criam uma oportunidade única”, lê-se no relatório.
Os algoritmos da equipa foram programados com redes artificiais inspiradas nos neurónios humanos, e treinados com os registos de saúde electrónicos de mais de dois milhões de pacientes admitidos no Hospital Universitário de Stanford e no Hospital Pediátrico Lucile Packard, para aprender a probabilidade de um paciente morrer nos próximos três a 12 meses. Com a informação, aprenderam a identificar padrões por vezes ignorados por um médico a trabalhar sozinho – quando utilizados para determinar a esperança de vida de 221.284 doentes em cuidados paliativos seleccionados para o estudo, a máquina teve 90% de precisão. A maioria dos pacientes com uma baixa probabilidade de morrer viveu mais do que um ano.
“Fomos agnósticos sobre o tipo da doença, o estado da doença, a severidade da admissão do doente ao hospital (nos cuidados intensivos ou fora). A nossa abordagem foca-se nos dados e em criar um sistema com capacidade para aprender que considera todos os pacientes com registos de saúde electrónicos”, explicam os autores.
Um dos problemas, porém, é que os investigadores não conseguem explicar a lógica utilizada pelos seus algoritmos. O fenómeno “caixa negra” é comum em algoritmos com inteligência artificial. A equipa não se preocupa porque apenas quer identificar os pacientes que podem precisar de cuidados paliativos, e não os motivos.
Os investigadores frisam que os algoritmos não substituem os médicos, complementam-nos. São incapazes de tomar qualquer tipo de decisão sobre o melhor tratamento para um paciente – apenas acentuam casos de pessoas que os médicos podem ter deixado passar numa primeira análise. Ou seja, o paciente só é informado depois de uma equipa de médicos rever o processo de pacientes assinalados pelas máquinas.
A motivação dos investigadores é a forma como muitos profissionais de saúde fazem prognósticos demasiado positivos sobre a recuperação de doentes terminais, por falta de tempo ou optimismo em excesso, e atrasam conversas importantes. “Estudos mostram que aproximadamente 80% dos norte-americanos quer passar os seus últimos dias em casa, se possível, mas apenas 20% consegue. De facto, mais de 60% das mortes acontece nos cuidados intensivos dos hospitais, com os pacientes a receber tratamentos agressivos”, alertam os investigadores na apresentação do seu projecto. A alternativa proposta põe médicos a utilizar inteligência artificial para avaliar o perfil de novos pacientes e determinar quais têm mais urgência em discutir cuidados paliativos – o processo é mais rápido do que esperar por avaliação de uma equipa médica.
FONTE: www.publico.pt
