Novo sistema de IA é ‘muito preciso’ na previsão de mortes prematuras

New AI system is ‘very accurate’ at predicting premature deaths

Pesquisadores da Universidade de Nottingham desenvolveram um sistema de inteligência artificial que previa com precisão a morte prematura nos participantes do estudo. De acordo com um anúncio da universidade, esse sistema ofereceu melhor desempenho do que as previsões feitas com base em uma abordagem desenvolvida por especialistas em seres humanos, provando ser “muito precisas” em suas avaliações.

O uso do aprendizado de máquina para prever o risco de morte prematura do paciente pode ajudar a melhorar os cuidados de saúde preventivos no futuro. O sistema utiliza modelos de previsão de risco que analisam uma variedade de informações, incluindo fatores de estilo de vida, biometria, demografia e muito mais.

Muitos fatores podem influenciar o risco previsto de qualquer pessoa para a morte prematura, incluindo coisas aparentemente pequenas como a quantidade de carne, frutas e legumes ingeridos por dia. Os especialistas usaram os dados de saúde de mais de meio milhão de pessoas no Reino Unido entre 40 e 69 anos entre 2006 e 2010. Os dados de acompanhamento foram coletados até 2016.

As previsões da IA ​​foram comparadas com informações do registro de câncer do Reino Unido, registros de óbitos e estatísticas sobre ‘episódios hospitalares’ para determinar sua precisão. Especialistas em humanos já desenvolveram seus próprios modelos de previsão padrão para estimar se alguém corre o risco de morte prematura, mas os algoritmos se mostraram mais precisos durante o estudo.

Falando sobre o trabalho, o Dr. Stephen Weng, líder do projeto, disse:

Demos um grande passo adiante neste campo, desenvolvendo uma abordagem única e holística para prever o risco de uma pessoa de morte prematura por aprendizado de máquina. Isso usa computadores para criar novos modelos de previsão de risco que levam em consideração uma ampla gama de fatores demográficos, biométricos, clínicos e de estilo de vida de cada indivíduo avaliado, até mesmo o consumo alimentar de frutas, vegetais e carne por dia.

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