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Saúde

Machine Learning pode prever pacientes em risco de morte

Coração e Machine Learning: Aliança pode prever risco de morte em pacientes

 

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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