Algoritmos de IA mostram mais precisão na determinação de previsões de morte precoce

KI-Algorithmen zeigen mehr Genauigkeit bei der Bestimmung früher Todesvorhersagen
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Nossa mortalidade pode ser um assunto difícil de abordar. Você gostaria de saber quando vai morrer se essa informação estivesse disponível para você? Talvez não seja uma data específica, mas você gostaria de saber se está predisposto a morrer antes da média?

Por exemplo, comigo é um acéfalo. Não quero saber particularmente, mas já venci as chances: sou um sobrevivente do câncer. Portanto, minhas chances aumentam. Os algoritmos de inteligência artificial estão agora mostrando mais precisão na determinação da morte prematura. Embora minha situação possa ser mais fácil de determinar, a da próxima pessoa pode não ser, mas a IA ainda é capaz de descobrir isso com mais precisão do que os métodos existentes.

AI prevê morte precoce com mais precisão

Pesquisadores médicos, liderados pelo Dr. Stephen Weng, professor assistente de epidemiologia e ciência de dados da Universidade de Nottingham, no Reino Unido, treinaram um sistema de IA para avaliar os dados de saúde de mais de meio milhão de pessoas no Reino Unido, então usado para prever se as pessoas correm mais risco de morrer prematuramente de doenças crônicas.

Tive meu câncer há seis anos. Dez anos atrás, a IA teria sido capaz de prever que eu pegaria essa doença ou que era mais provável que morresse antes de uma doença?

As previsões de morte prematura que a IA determinou foram “significativamente mais precisas” do que os métodos anteriores de determiná-la, de acordo com Weng.

Dois tipos de IA foram usados ​​para avaliar o potencial de morte prematura: “aprendizado profundo” e “floresta aleatória”. O aprendizado profundo ocorre quando um computador usa redes de processamento de informações em camadas para aprender com os exemplos. A floresta aleatória combina vários modelos semelhantes a árvores para determinar a mesma coisa.

Os resultados dos métodos de aprendizagem profunda e floresta aleatória foram comparados com o algoritmo padrão usado para determinar a morte prematura: o modelo de Cox.

Dados genéticos, físicos e de saúde do banco de dados de acesso aberto do UK Biobank foram avaliados pelos pesquisadores usando todos os três modelos. Esse banco de dados incluiu quase 14.500 pessoas que morreram, na maioria dos casos de câncer, doenças cardíacas e respiratórias, de 2006 a 2016.

Idade, sexo, história de tabagismo e diagnóstico prévio de câncer foram variáveis ​​importantes para determinar se uma pessoa morreria prematuramente, de acordo com os três algoritmos.

Mas os algoritmos olharam para outras variáveis ​​de forma diferente. O modelo de Cox enfatiza a etnia e a atividade física, enquanto o AI não.

A IA da floresta aleatória deu importância ao percentual de gordura, à circunferência da cintura, à quantidade de frutas e vegetais consumidos e ao tom da pele. A IA de aprendizagem profunda analisou a exposição a riscos relacionados ao trabalho e à poluição do ar, e também levou em consideração o consumo de álcool e alguns medicamentos.

Quando os três algoritmos foram comparados, o aprendizado profundo foi o mais preciso. Ele identificou corretamente 76% das pessoas que morreram na década de estudo. A floresta aleatória foi precisa com 65 por cento das pessoas, enquanto o modelo de Cox foi preciso com cerca de 44 por cento das pessoas.

IA confiável

Essas não são as únicas vezes em que a IA foi precisa ao prever os resultados dos cuidados de saúde. Ele tem sido usado para determinar os primeiros sinais da doença de Alzheimer, autismo, diabetes, ataque cardíaco e derrame.

Portanto, agora que sabemos que a IA pode prever com precisão a morte prematura, onde isso nos deixa? É algo que queremos saber para que possamos executar nossas listas de balde? Você gostaria que a IA lhe dissesse suas chances de morrer prematuramente? Adicione sua opinião sobre isso aos comentários abaixo.

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