“Amanhã há 60 % de chance de chuva. » Uma frase comum hoje. No futuro, poderemos nos acostumar a: “Em 10 anos, há 60% de chance de você desenvolver doenças cardiovasculares. » Esta é a promessa do Delphi-2M. Esta ferramenta de inteligência artificial leva em consideração histórico médico, idade, sexo, índice de massa corporal e hábitos de vida (esporte, álcooltabaco, etc.) para estimar a probabilidade de uma pessoa desenvolver doenças como câncer, distúrbios imunológicos, doenças cardiovasculares até 20 anos antes de aparecerem.
A ideia não é assustar as pessoas anunciando uma fatalidade, mas sim fornecer aos pacientes conselhos cada vez mais personalizados para que permaneçam com boa saúde pelo maior tempo possível.
Saúde ChatGPT
O Delphi-2M foi projetado por pesquisadores do Laboratório Europeu de Biologia Molecular, do Centro Alemão de Pesquisa do Câncer e da Universidade de Copenhague, usando conceitos semelhantes aos empregados em grandes modelos de linguagem (LLMs), como o ChatGPT.
Cientistas treinaram e testaram inteligência artificial com base em dados do Biobanco do Reino Unidoum projeto de longo prazo para monitorar a saúde das pessoas no Reino Unido e que abriga amostras biológicas anônimas e dados de saúde de 400.000 pacientes.
No Reino Unido, o Biobanco do Reino Unido rastreia os dados de saúde dos participantes com idade entre 40 e 69 anos por pelo menos 30 anos. © Nathaphat, Adobe Stock
Delphi-2M pode prever mais de 1.000 doenças
Esta não é a primeira vez que pesquisadores desenvolvem ferramentas baseadas emIA para avaliar o risco de desenvolver certas doenças. No entanto, até agora, as tecnologias apenas avaliaram o risco de um único tipo de patologia, como o Qrisk que calcula o risco de ataque cardíaco ou acidente vascular cerebral durante um período de 10 anos.
Delphi-2M pode prever 1.258 doenças, segundo estudo publicado na revista Natureza.
Um modelo atualmente em aperfeiçoamento
Os cientistas também testaram o Delphi-2M em dados de 1,9 milhões de pessoas registadas no registo nacional de pacientes dinamarquês, um banco de dados rastreando hospitalizações por quase meio século. Os pesquisadores encontraram apenas uma ligeira queda na precisão em comparação com os pacientes do Biobanco do Reino Unido.
Os autores do estudo planeiam agora testar a precisão do seu modelo em dados de outros países e reduzir ou mesmo eliminar preconceitos que existem atualmente, como idade ou etnia.