Algoritmo da Google prevê doenças cardíacas analisando os olhos do paciente

Imagine que maravilha se fosse possível somente dar uma boa analisada nos olhos de um paciente para descobrir se ele tem uma doença cardíaca? Pois é exatamente isso o que a Google está criando: um novo algoritmo da gigante, desenvolvido em parceria com a Verily, conta com machine learning para escanear e analisar a parte de trás de um olho humano.

Os dados são compilados em um software, incluindo a idade do paciente, sua pressão sanguínea e até mesmo detalhes como o fato de a pessoa ser fumante, ou não. Então, o algoritmo prevê o risco daquele paciente sofrer um ataque cardíaco, por exemplo, ou apresentar doenças do coração. Para treinar os algoritmos, os cientistas da Google e Verily usaram o machine learning para analisar um conjunto de dados de quase 300 mil pacientes. Então, os algoritmos aprenderam a associar sinais indicadores em suas análises oculares, com as métricas necessárias para prever riscos.

O algoritmo pode tornar mais rápida e fácil a identificação dessas doenças por parte de médicos, avaliando o risco cardiovascular do paciente e não exigindo sequer um exame de sangue. Contudo, o método ainda precisa ser exaustivamente testado antes que seja, de fato, empregado na prática clínica com pacientes reais. De acordo com Luke Oakden-Rayner, pesquisador da Universidade de Adelaide e especializado em análises de machine learning, o trabalho mostra como a IA pode ajudar a aprimorar ferramentas de diagnósticos que usamos hoje em dia, ajudando os médicos, em vez de substituí-los.

A leitura dos olhos dos pacientes é eficaz pois, na parede interior traseira dos olhos, há vários vasos sanguíneos que refletem a saúde geral do organismo. Portanto, ao estudar a aparência desses vasos com câmeras especiais e microscópios, os médicos conseguem fazer uma análise aprofundada.

Ao estudar imagens retinais de dois pacientes, o algoritmo conseguiu acertar qual deles havia sofrido um acidente cardiovascular em 70% das tentativas. Essa taxa é apenas um pouco mais baixa do que o método SCORE usado atualmente, que requer um exame de sangue, e acerta 72% das vezes. Ou seja: o novo método da Google tem praticamente a mesma taxa de acerto, mas dispensando o hemograma.

O desenvolvimento do algoritmo foi documentado em um estudo, que foi publicado no periódico científico Biomedical Engineering, da Nature.

Fonte: The Verge