O Google (GOOGL), da gigante de tecnologia Alphabet Inc., vem tentando entrar no mercado de saúde há algum tempo, e os esforços parecem estar dando resultado. O Google afirma ter criado um sistema capaz de prever uma variedade de resultados para os pacientes, incluindo a duração da hospitalização, as chances de readmissão e de morte. Chamado de cérebro médico, essa descoberta pode dar ao Google um mercado completamente novo para explorar. (Veja também: Como Jogar a Revolução AI que se aproxima. )
Bloomberg relata um estudo de caso de uma mulher com câncer de mama em estágio avançado que teve uma chance de sobrevivência de 9,3% pelos métodos de computação padrão do hospital, enquanto a análise preditiva do Google deu a ela 19,9% de chance de morrer durante sua internação. O paciente faleceu em poucos dias, confirmando as afirmações do Google de oferecer um mecanismo de previsão melhor por seu sistema.
Na edição de maio da revista científica Nature, a equipe do Google descreveu sua metodologia preditiva: “Esses modelos superaram os modelos preditivos tradicionais usados clinicamente em todos os casos. Acreditamos que esta abordagem pode ser usada para criar previsões precisas e escalonáveis para uma variedade de cenários clínicos. ” A pesquisa destaca o uso de redes neurais no campo da saúde. Uma rede neural é uma forma de software de inteligência artificial (AI) modelado no cérebro humano e no sistema nervoso que depende do uso de dados para aprender e melhorar automaticamente a identificação de relacionamentos subjacentes.
Como funciona a ferramenta do Google
Os médicos, hospitais e outros prestadores de cuidados de saúde têm lutado durante anos para manter e resumir melhor os dados médicos de um paciente. No entanto, apesar do uso de sistemas avançados de armazenamento de dados dedicados ao uso hospitalar, o sucesso tem variado.
Os relatórios disponíveis indicam que o sistema do Google para essa análise preditiva funciona peneirando toneladas de pontos de dados para chegar à inferência. No caso acima, o algoritmo do Google analisou 175.639 pontos de dados para fazer sua conclusão. A capacidade do Google de ler dados em uma variedade de formas – incluindo notas manuscritas salvas como PDFs, gráficos antigos e relatórios médicos – combinada com sua velocidade de processamento é a verdadeira virada de jogo. O algoritmo também demonstra quais pontos de dados foram mais úteis para chegar à conclusão.
Enquanto os modelos preditivos atuais gastam cerca de 80% de seu tempo em prospecção e apresentação de dados, a abordagem do Google evita esse gargalo. (Veja também: DeepMind do Google obtém acesso aos dados do paciente do NHS; a controvérsia segue .)