Uma nova ferramenta de inteligência artificial pode prever o risco de uma pessoa desenvolver mais de mil doenças com até duas décadas de antecedência. O modelo de IADelphi-2M utiliza registros de saúde e fatores de estilo de vida para estimar a probabilidade de câncer, doenças de pele e condições imunológicas.
Embora tenha sido treinado apenas com um conjunto de dados do Reino Unido, sua modelagem poderia ajudar médicos a identificar pessoas de alto risco. A descoberta foi descrita em um estudo publicado na Nature neste mês.
Pesquisadores já desenvolveram ferramentas de IA para prever o risco de desenvolvimento de certas condições. Contudo, a a maioria dessas ferramentas estima o risco de apenas uma doença.
“Um profissional de saúde teria que executar dezenas delas para fornecer uma resposta abrangente”, disse o coautor do estudo, Moritz Gerstung, cientista de dados do Centro Alemão de Pesquisa do Câncer em Heidelberg.
Portanto, Gerstung e seus colegas modificaram um modelo de linguagem de grande porte (LLM), transformador pré-treinado generativo (GPT), que constitui a base de chatbots de IA como o ChatGPT. Quando questionados, os GPTs fornecem os resultados estatisticamente prováveis.
Os autores projetaram seu LLM para prever a probabilidade de um indivíduo desenvolver 1.258 doenças com base em seu histórico médico. O modelo considera idade, o sexo, o índice de massa corporal e os hábitos de saúde da pessoa. Eles treinaram o Delphi-2M com dados de 400 mil participantes do estudo de monitoramento biomédico de longo prazo UK Biobank.
Precisão do modelo de IA
Para a maioria das doenças, as previsões igualaram ou superaram a precisão dos modelos atuais, para uma única doença. Além disso, a ferramenta teve desempenho superior ao de um algoritmo de aprendizado de máquina com biomarcadores – níveis de moléculas ou compostos específicos no corpo.
O Delphi-2M funcionou melhor ao prever as trajetórias de condições que seguem padrões previsíveis, como alguns tipos de câncer. Entretanto, o Delphi-2M tem limitações, segundo Degui Zhi, pesquisador de bioinformática da Universidade do Texas, nos EUA. Por exemplo, os dados do UK Biobank capturaram somente o primeiro contato com uma doença.
A equipe também testou o modelos em dados de saúde de 1,9 milhão de pessoas no Registro Nacional de Pacientes da Dinamarca, obtendo previsões pouco menos precisas. Ou seja, ele ainda funciona em conjuntos de dados de sistemas nacionais de saúde diferentes daquele em que foi treinado. Agora, eles avaliarão sua precisão em conjuntos de dados de vários países.
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