Cientistas treinam IA similar ao ChatGPT para prever mais de mil doenças graves
Por João Melo • Editado por Melissa Cruz Cossetti |
Cientistas desenvolveram um modelo de inteligência artificial (IA), semelhante ao ChatGPT, capaz de prever o risco de uma pessoa desenvolver mais de mil doenças a longo prazo. As pesquisas relacionadas à ferramenta foram divulgadas em 17 de setembro na revista Nature.
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Pesquisadores do Laboratório Europeu de Biologia Molecular (EMBL), do Centro Alemão de Pesquisa do Câncer (DKFZ) e da Universidade de Copenhague criaram um sistema chamado Delphi-2M, que utiliza registros anteriores para estimar como a saúde de um indivíduo pode evoluir ao longo do tempo.
O modelo de IA generativa foi desenvolvido com algoritmos semelhantes aos usados em modelos de linguagem de grande porte (LLMs), como o ChatGPT. Para isso, foram utilizados dados de 400 mil pacientes armazenados pelo UK Biobank. O sistema também foi testado com sucesso em informações de 1,9 milhão de pacientes do Registro Nacional de Pacientes da Dinamarca.
“Ao modelar como as doenças se desenvolvem ao longo do tempo, podemos começar a explorar quando certos riscos surgem e a melhor forma de planejar intervenções precoces. É um grande passo em direção a abordagens mais personalizadas e preventivas na área da saúde”, destacou em comunicado Ewan Birney, coautor do estudo e cientista do EMBL.
IA que estuda a “gramática” da saúde
De acordo com os pesquisadores, o Delphi-2M aprende a partir de dados de diagnósticos médicos anteriores e de fatores de estilo de vida, como tabagismo.
“Assim como grandes modelos de linguagem podem aprender a estrutura de frases, este modelo de IA aprende a ‘gramática’ dos dados de saúde, tratando históricos médicos como sequências de eventos que se desenrolam ao longo do tempo”, afirmou Moritz Gerstung, especialista em IA do DKFZ.
O modelo mostrou-se especialmente eficaz em doenças com padrões claros de progressão, como diabetes e ataque cardíaco. No entanto, não é tão confiável em patologias raras ou que dependem de eventos imprevisíveis ao longo da vida, como doenças infecciosas.
Os cientistas ressaltam que o sistema fornece estimativas bem calibradas sobre a probabilidade de ocorrência de determinadas doenças, mas ainda não consegue prever com exatidão o que acontecerá com cada indivíduo.
Até o momento, a IA foi utilizada em tarefas como:
- Compreender como as doenças se desenvolvem ao longo do tempo;
- Explorar de que forma o estilo de vida e o histórico médico afetam o risco de doenças a longo prazo;
- Simular resultados de saúde usando dados artificiais de pacientes, em situações nas quais é difícil obter ou acessar informações do mundo real.
Necessidade de novos testes
Os pesquisadores reforçam que são necessários novos testes antes que o Delphi-2M possa ser aplicado em ambientes clínicos, mas destacam que ele representa uma nova forma de compreender a saúde humana.
“Modelos generativos como o nosso poderão um dia ajudar a personalizar o atendimento e antecipar as necessidades de saúde em larga escala. Ao aprender com grandes populações, esses modelos oferecem uma lente poderosa sobre como as doenças se desenvolvem e podem, eventualmente, subsidiar intervenções mais precoces e personalizadas”, concluiu Moritz Gerstung.
Confira a íntegra do estudo na Nature.
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