Adotar o AI no diagnóstico e no prognóstico da doença podia ajudar a estender as vidas do pessoa

A adopção da inteligência artificial no diagnóstico e no prognóstico da doença podia ajudar a estender as vidas do pessoa enquanto fornecendo economias significativas para o NHS.

Isto é de acordo com os pesquisadores da universidade de Cardiff que forneceram a evidência de obrigação que mostra aos benefícios que as técnicas avançadas podem trazer às avaliações de risco nos pacientes.

Em um estudo novo publicado em PLOS UM, a equipe dos pesquisadores demonstrou como a inteligência artificial pode fornecer um prognóstico ingualmente exacto e seguro para pacientes a doença cardiovascular, comparado aos métodos tradicionais.

As técnicas que deaprendizagem se usaram não exigiram nenhuma experiência ou a interacção humana e superou conseqüentemente um gargalo principal no processo.

O co-autor do professor Craig Currie do estudo, da Faculdade de Medicina da universidade de Cardiff, disse: “Se nós podemos refinar estes métodos, permitirão que nós determinem muito mais cedo aqueles povos que exigem medidas preventivas. Isto estenderá as vidas do pessoa e conservará recursos do NHS.”

Em uma era da medicina evidência-baseada, o uso das estatísticas transformou-se uma parte crucial de calcular os riscos de determinados tipos de doença.

Tradicional, os clínicos e os estatísticos aproximaram esta tarefa manualmente desenvolvendo equações matemáticas. Contudo, a inteligência artificial fornece as técnicas que podem descobrir associações complexas nos dados.

“Embora nós já temos métodos seguros de povos da previsão de acordo com seu grau de risco de eventos sérios do coração, maneiras novas das promessas da inteligência artificial de interrogar dados e a probabilidade de uma classificação de risco mais segura,” o professor Currie continuou.

Em seu estudo, a equipe trialed uma técnica conhecida como a programação genética (GP) - um método inspirada pela evolução na natureza por meio de que os programas informáticos são codificados como um grupo de genes que iterativa são alterados então ou evoluídos.

O GP é vantajoso sobre os algoritmos produzidos por seres humanos que se reduz de viés e a possibilidade de falha humana, enquanto permite ao mesmo tempo alguns muda no ambiente a ser integrado automaticamente em fórmulas matemáticas.

Uma vantagem desta aproximação particular é que as associações complexas descobertas pela inteligência artificial dos dados podem ser feitas transparentes aos clínicos, significando que não há nenhuma necessidade para que diverjam de sua prática existente.

No estudo a equipe usou o GP para avaliar os riscos futuros de um evento cardiovascular, tais como a morte cardiovascular, o curso não-fatal ou o enfarte do miocárdio não-fatal, dentro sobre 3.800 pacientes cardiovasculares, envelhecidos 19-83, durante um período de 10 anos.

Os algoritmos deaprendizagem usaram um total de 25 predictors tomados dos dados pacientes, incluindo a idade, o sexo, BMI, álcool e fumando uso e a pressão sanguínea.

Os resultados mostraram que os algoritmos deaprendizagem poderiam executar comparàvel aos métodos tradicionais ao prever o risco associou com os pacientes individuais.

Co-autor do professor Irena Spasi do estudo? , da escola da universidade de Cardiff da informática e da informática, disse: “A capacidade para interpretar as soluções oferecidas pela aprendizagem de máquina reteve até agora a tecnologia em termos da integração na prática clínica.

“Contudo, à luz da ressurgência recente de redes neurais, é importante não tomar partido linha outros métodos da aprendizagem de máquina, especialmente aqueles que oferecem a transparência tal como árvores genéticas da programação ou de decisão. Apesar de tudo, nós estamos olhando para usar a inteligência artificial ajudar a peritos humanos e não os tomar completamente fora da equação.”

Source: http://www.cardiff.ac.uk/