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Estudo: IA pode interpretar relatórios médicos e antecipar risco de morte

A Inteligência Artificial (IA) já provou que pode ser útil para analisar imagiologia médica, mas precisa agora de ter a capacidade de ler relatórios elaborados por médicos e antecipar com precisão os riscos de morte, refere um estudo.

Estudo: IA pode interpretar relatórios médicos e antecipar risco de morte
Notícias ao Minuto

15:46 - 08/06/23 por Lusa

Tech Inteligência Artificial

Uma nova ferramenta baseada em IA pode, no futuro, ter capacidade de ler os relatórios elaborados pelos médicos e antecipar com precisão os riscos de morte, a readmissão hospitalar e outras possíveis complicações.

Criado por uma equipa da Faculdade de Medicina de Langone, em Nova Iorque, o 'software' já se encontra a ser testado em vários hospitais parceiros da universidade, com o objetivo de torná-lo uma prática comum entre a comunidade médica no futuro.

Um estudo sobre o seu possível interesse para esta área foi publicado na quarta-feira na revista científica Nature, noticiou a agência France-Presse (AFP).

O seu principal autor, Eric Oermann, neurocirurgião e engenheiro informático, explicou que, embora os modelos preditivos não baseados em IA já existam há algum tempo, estes são pouco utilizados na prática, porque exigem um grande volume de dados, trabalho na inserção de dados e formatação.

Mas há "uma coisa que é comum à medicina em todos os lugares, é que os médicos anotam o que veem e o que falam com os pacientes", realçou em entrevista à AFP.

"Portanto, a nossa ideia básica era saber se poderíamos partir de notas médicas como fonte de dados e construir modelos preditivos a partir delas", destacou.

O modelo preditivo -- NYUTron -- foi formado a partir de milhões de observações médicas dos registos de 387.000 pacientes tratados entre janeiro de 2011 e maio de 2020 em hospitais ligados à Universidade de Nova Iorque.

Estas observações incluem os relatórios escritos dos médicos, as anotações sobre a evolução do estado do paciente, as radiografias e as imagens médicas, ou mesmo as recomendações dadas aos pacientes na alta hospitalar, formando um conjunto de 4.100 milhões de palavras.

Um dos principais desafios do 'software' foi conseguir interpretar a linguagem utilizada pelos médicos, que varia muito entre os profissionais, principalmente nas abreviaturas utilizadas.

Os investigadores também testaram a ferramenta em condições reais, em particular treinando-a para analisar relatórios de um hospital em Manhattan e depois comparando os resultados com os de um hospital no Brooklyn, com diferentes pacientes.

Observando o que aconteceu com os pacientes, os cientistas conseguiram medir o número de vezes que as previsões do 'software' se mostraram corretas.

Como conclusão perturbadora, o 'software' NYUTron identificou 95% dos pacientes que morreram em hospitais parceiros antes de receberem alta e 80% daqueles que foram readmitidos menos de um mês após a alta.

Estes resultados superaram as previsões da maioria dos médicos, assim como os modelos de computador não baseados em IA atualmente em utilização.

Mas, para surpresa de todos, um médico muito experiente, muito respeitado na comunidade médica, deu previsões "ainda melhores do que as do 'software'", acrescentou ainda Eric Oermann.

O 'software' também previu com sucesso 79% do tempo de permanência dos pacientes no hospital, 87% dos casos em que os pacientes tiveram o reembolso negado pelo seguro e 89% dos casos em que o paciente sofria de patologias adicionais.

A Inteligência Artificial nunca substituirá a relação médico-paciente, mas pode permitir "dar mais informação (...) aos médicos para que possam tomar decisões informadas", concluiu.

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