Google está treinando IA para prever quando um paciente morrerá

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A 'medicina baseada em evidências' já está virando a profissão médica de cabeça para baixo e desumanizando o atendimento ao paciente, mas a aplicação da IA ​​para prever tratamento e resultados é várias ordens de magnitude ainda pior. Se o Google prever erroneamente sua morte iminente, o tratamento será retirado para economizar dinheiro? ⁃ Editor TN

Uma mulher com câncer de mama em estágio avançado chegou a um hospital da cidade, com fluidos já inundando seus pulmões. Ela viu dois médicos e fez uma radiologia. Os computadores do hospital leram seus sinais vitais e estimaram uma chance de 9.3 por cento de que ela morresse durante a estadia.

Então chegou a vez do Google. Um novo tipo de algoritmo criado pela empresa leu a mulher - pontos de dados 175,639 - e fez sua avaliação de seu risco de morte: 19.9 por cento. Ela faleceu em questão de dias.

O relato angustiante da morte da mulher não identificada foi publicado pelo Google em maio, em uma pesquisa que destaca o potencial de assistência à saúde das redes neurais, uma forma de software de inteligência artificial que é particularmente bom no uso de dados para aprender e melhorar automaticamente. O Google criou uma ferramenta que poderia prever uma série de resultados dos pacientes, incluindo quanto tempo as pessoas podem permanecer nos hospitais, suas chances de re-admissão e as chances de que elas morram em breve.

O que mais impressionou os especialistas médicos foi a capacidade do Google de filtrar dados anteriormente fora de alcance: notas enterradas em PDFs ou rabiscadas em gráficos antigos. A rede neural engoliu toda essa informação indisciplinada e cuspiu previsões. E fez isso com muito mais rapidez e precisão do que as técnicas existentes. O sistema do Google até mostrou quais registros levaram a conclusões.

Hospitais, médicos e outros profissionais de saúde vêm tentando há anos usar melhor os estoques de registros eletrônicos de saúde e outros dados de pacientes. Mais informações compartilhadas e destacadas no momento certo podem salvar vidas - e, no mínimo, ajudar os médicos a dedicar menos tempo à papelada e mais tempo ao atendimento ao paciente. Mas os métodos atuais de mineração de dados de saúde são caros, pesados ​​e demorados.

Tanto o 80 por cento do tempo gasto nos modelos preditivos de hoje vai para o "trabalho escasso" de tornar os dados apresentáveis, disse Nigam Shah, professor associado da Universidade de Stanford, co-autor do artigo de pesquisa do Google, publicado na revista Nature. A abordagem do Google evita isso. "Você pode jogar na pia da cozinha e não precisa se preocupar com isso", disse Shah.

O próximo passo do Google é mover esse sistema preditivo para as clínicas, disse Jeff Dean à Bloomberg News em maio. A unidade de pesquisa em saúde de Dean - às vezes chamada de Cérebro Médico - está trabalhando em uma série de ferramentas de IA que podem prever sintomas e doenças com um nível de precisão que está sendo atendido com esperança e alarme.

Dentro da empresa, há muita empolgação com a iniciativa. "Eles finalmente encontraram um novo aplicativo para IA com promessa comercial", diz um Googler. Desde que o Google da Alphabet Inc. se declarou uma empresa "AI-first" na 2016, grande parte de seu trabalho nessa área foi para melhorar os serviços de Internet existentes. Os avanços da equipe Medical Brain dão ao Google a chance de entrar em um mercado totalmente novo - algo que os co-fundadores Larry Page e Sergey Brin tentaram repetidamente.

Atualmente, o software em saúde é amplamente codificado à mão. Por outro lado, a abordagem do Google, onde as máquinas aprendem a analisar os dados por conta própria, "pode ​​simplesmente ultrapassar todo o resto", disse Vik Bajaj, ex-executivo da Verily, braço de assistência médica da Alphabet, e diretor da firma de investimentos Foresite Capital. "Eles entendem que problemas valem a pena resolver", disse ele. "Eles já fizeram pequenas experiências suficientes para saber exatamente quais são as instruções frutíferas".

Dean prevê o sistema de IA orientando os médicos em relação a certos medicamentos e diagnósticos. Outro pesquisador do Google disse que os modelos existentes perdem eventos médicos óbvios, incluindo se um paciente teve uma cirurgia prévia. A pessoa descreveu os modelos codificados à mão existentes como "um obstáculo óbvio e gigantesco" no setor de saúde. A pessoa pediu para não ser identificado discutindo o trabalho em andamento.

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