Pesquisadores do plano de saúde Geisinger, na Pensilvânia, nos Estados Unidos, treinaram uma Inteligência Artificial para prever quais pacientes cardíacos tinham riscos maiores de morrer dentro de 1 ano.
Para conseguir tais informações, eles alimentaram a Inteligência Artificial com dados de 1,77 milhão de exames eletrocardiogramas de 400 mil pacientes. Tudo isso com objetivo de detectar padrões que pudessem indicar problemas cardíacos futuros envolvendo ataques cardíacos e fibrilação atrial.
O modelo de Inteligência Artificial foi mais certeiro do que outros métodos aceitos, e conseguiam identificar pacientes que morreriam 1 ano depois.
“Independente de tudo, o modelo dos eletrocardiogramas era sempre melhor que qualquer outro modelo que você poderia construir de coisas que já fazem medição a partir de um ECG”, afirmou o pesquisador do estudo, Bandon Fornwalt.
O modelo até detectou problemas cardíacos em pacientes que foram considerados saudáveis por cardiologistas.
“Essas descobertas sugerem que o modelo vê coisas que humanos não conseguem ver, ou pelo menos coisas que ignoramos e pensamos que são normais. Inteligência Artificial pode potencialmente nos ensinar coisas que interpretamos incorretamente por décadas”, diz Fornwalt.
Mas a pior dificuldade dos pesquisadores envolvidos nesta pesquisa é explicar como esta Inteligência Artificial funciona. Sem compreender exatamente o que acontece, os profissionais se evitam tomar qualquer decisão com base nesse tipo de algoritmo.
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