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Fornecendo aos médicos um ajudante de IA para ajudar a identificar a cirrose

Fornecendo aos médicos um ajudante de IA para ajudar a identificar a cirrose

Ilustração futurista de um fígado, sugerindo o uso de inteligência artificial para melhorar a saúde do fígado. Crédito: Jihad Obeid, Universidade Médica da Carolina do Sul

Há poder e valor em um detetive altamente qualificado. Sherlock Holmes e seu fiel companheiro, Watson, são famosos por vasculhar enormes quantidades de dados, identificando padrões e fazendo previsões para desvendar um mistério com facilidade. No mundo médico, os médicos são detetives, fazendo diagnósticos e tirando conclusões com base em seu julgamento clínico e nos dados disponíveis do paciente. Mas, assim como os detetives, os médicos podem se beneficiar de um ajudante.

Em um estudo recente da Medical University of South Carolina (MUSC), Don Rockey, MD, diretor do Digestive Disease Research Core Center, e Jihad Obeid, MD, professor de Informática Biomédica, se uniram para se basear em um inteligência artificial (IA) abordagem para automatizar a identificação de fígado cirrose usando grandes quantidades de dados de registros eletrônicos de saúde (EHRs).

Eles relatam no Jornal de Gastroenterologia Clínica que eles treinaram rede neural convolucional (CNN), um tipo de IA conhecido como aprendizado profundo, identificou com sucesso pacientes com cirrose com uma precisão de 97% com base no texto clínico apenas nos resumos de alta do paciente.

O caso

A cirrose, ou cicatrização irreversível do fígado, é o evento final comum em pacientes com doença hepática crônica e foi classificada como a 9ª principal causa de morte em 2021 pelos Centros de Controle e Prevenção de Doenças. Esta complicação pode resultar de muitas formas diferentes de danos e doenças hepáticas. Historicamente, tem sido um desafio prever quais pacientes irão progredir para cirrose.

“Não sabemos quem corre o risco de desenvolver complicações graves de doença hepática, e a identificação de pacientes com cirrose é crítica, pois tentamos reduzir a morbidade e a mortalidade por doença hepática”, disse Rockey.

Embora não haja cura para a cirrose, diagnosticá-la precocemente ajudaria a garantir o melhor controle da doença.

“Se pudéssemos identificar um paciente com cirrose prevista um ou dois anos antes, isso daria aos médicos tempo para tratar e prevenir tecido sicatricial de se acumular no fígado, mas também para prevenir complicações da cirrose”, explicou Rockey.

o ajudante

Como qualquer bom ajudante, os sistemas de IA podem coletar e analisar grandes quantidades de informações. Para uma aplicação médica, muitas vezes extrai essas informações do EHR, que contém o histórico de saúde do paciente. Há muito tempo, os computadores são capazes de “ler” dados inseridos em campos de dados ou formulários no EHR.

No entanto, os computadores têm tido mais dificuldade em acessar as informações contidas no texto narrativo, como o encontrado em clínico notas ou resumos de quitação. Tentativas anteriores de ler este texto narrativo basearam-se essencialmente em buscas por palavras-chave, em que as palavras-chave tiveram que ser fornecidas por um clínico familiarizado com a doença, usando várias rodadas de tentativa e erro.

Neste estudo, os pesquisadores testaram o que poderia ser um ajudante mais capaz – uma forma de IA baseada em aprendizado profundo que não precisa de tais instruções.

“O bom de usar aprendizado profundo models é que o modelo aprende com os exemplos que você dá, sem treiná-lo para procurar por certas palavras”, disse Obeid.

Os pesquisadores treinaram seu modelo de IA – uma rede neural convolucional que imita os neurônios no cérebro – usando registros médicos de pacientes diagnosticados com cirrose. A rede neural analisou as informações incorporadas no texto narrativo.

“As redes neurais fornecem mais poder do que um modelo estatístico típico de IA porque cada um desses neurônios artificiais se comporta como um modelo próprio, permitindo que você crie uma maneira mais sofisticada de distinguir e prever as coisas”, afirmou Obeid.

Como um artista forense adicionando camada após camada de traços para esboçar o retrato de um suspeito, Obeid e Rockey rede neural O modelo usa muitas camadas de neurônios artificiais para extrair características e padrões que ajudam a identificar a cirrose.

O potencial

Uma vez treinado em registros de pacientes com cirrose conhecida estabelecidos por revisão manual de prontuários, o modelo de Obeid e Rockey foi excepcionalmente bem-sucedido em identificar pacientes com cirrose em um novo conjunto de registros de saúde com base apenas no texto narrativo das anotações clínicas.

“Acho emocionante que tenha conseguido identificar cirrose usando apenas o texto nos resumos de alta, como é a ideia de levá-lo para o próximo nível para ver se podemos aplicá-lo para identificação anterior”, comentou Obeid.

A IA e o aprendizado de máquina têm o potencial de revolucionar a área médica, disse Obeid, mas é importante enfatizar que esses tipos de modelos não pretendem substituir, mas informar o julgamento clínico. Os médicos resolverão o caso, mas a IA pode ser uma ajudante poderosa para ajudá-los a fazer isso.

“O computador existe para ajudar os médicos, não para substituí-los ou tomar decisões”, disse ele. “No final, os médicos são os responsáveis, não o computador.”

Dito isso, Rockey está entusiasmado com a forma como esses ajudantes de IA podem levar adiante a medicina e, especificamente, o gerenciamento de doenças hepáticas.

“Acho que a IA será usada para prever a gravidade da doença, em combinação com dados genéticos e de imagem”, disse Rockey. “Não sei quanto tempo vai levar para descobrir isso, mas não consigo imaginar que não vá acontecer.”

Mais Informações:
Jihad S. Obeid et al, Uma abordagem de IA para identificar pacientes com cirrose, Jornal de Gastroenterologia Clínica (2023). DOI: 10.1097/MCG.0000000000001586

Citação: Fornecendo aos médicos um ajudante de IA para ajudar a identificar a cirrose (2023, 13 de março) recuperado em 13 de março de 2023 em https://medicalxpress.com/news/2023-03-clinicians-ai-sidekick-cirrhosis.html

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