Notícia

Pesquisadores de Inteligência Artificial impulsionam inovação na área da Saúde

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Fonte

Universidade de Alberta

Data

quinta-feira, 29 junho 2023 12:10

Áreas

Bioinformática. Biologia. Biomedicina. Ciência de Dados. Computação. Estatística. Imagens Médicas. Informática Médica. Inteligência Artificial. Medicina. Políticas Públicas. Saúde Pública. Telemedicina.

Como especialista no desenvolvimento de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) para melhorar a assistência médica, o Dr. Ross Mitchell – professor do Departamento de Medicina e do Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Alberta, no Canadá – sempre viu o processo de pesquisa de maneira um pouco diferente.

“Por muito tempo, a abordagem padrão envolvia começar com uma hipótese, conduzir experimentos para coletar dados e então determinar se os dados confirmavam ou negavam aquela hipótese”, destacou o pesquisador.

Em vez disso, o Dr. Mitchell abordava as questões a partir de uma perspectiva que priorizava os dados – muito parecido com a maneira como os médicos com quem trabalhava abordavam os problemas que viam.

“É o que acontece todos os dias em hospitais de todo o mundo. Quando chega alguém com sintomas, você não sabe o que é, então faz exames e exames de imagem para procurar coisas. Você literalmente começa olhando para os dados e depois formula uma hipótese”, disse o professor Ross Mitchell.

Aproveitando os dados de saúde para beneficiar os pacientes

Uma área em que o Dr. Ross Mitchell se concentrou envolve o que é chamado ‘dados não estruturados’. Como ele explicou, cerca de 80% dos dados de assistência médica são armazenados em um formato ‘não pesquisável’, como em imagens. A norma atual exige que profissionais capacitados passem manualmente por esses dados, um processo demorado e que gera defasagens no atendimento.

Um projeto anterior do pesquisador envolvia a criação de um sistema que processaria relatórios de patologia tumoral para identificar quais pacientes poderiam ser adequados para se inscrever em um ensaio clínico. “Foi feito um trabalho muito bom ao extrair o local do tumor e o tipo de tumor, e pudemos armazená-lo em um banco de dados imediatamente e no dia seguinte podia ser pesquisado”, disse o Dr. Mitchell, que também é diretor de IA em Saúde do Alberta Health Services.

“[Esse procedimento] agora abre todos os tipos de ensaios clínicos para os pacientes imediatamente, em vez desse processo lento, trabalhoso e caro de ter que ler esses documentos manualmente”, explicou o pesquisador.

Armazenando dados confidenciais com segurança

Além de encontrar maneiras eficientes de analisar grandes quantidades de dados para que os pesquisadores façam progressos em cuidados de saúde e IA, também é necessário encontrar maneiras de armazenar com segurança todos esses dados confidenciais – uma área que a Dra. Bei Jiang explora em seu trabalho.

“Um desafio significativo na análise de dados de Saúde é lidar com a complexidade e heterogeneidade dos dados – por exemplo, registros eletrônicos de saúde e dados de neuroimagem”, disse a Dra. Bei Jiang, professora do Departamento de Ciências Matemáticas e Estatísticas da Universidade de Alberta. “Minha pesquisa tem se concentrado no desenvolvimento de ferramentas computacionais eficientes que possam lidar efetivamente com esses tipos de dados complexos”, continuou a pesquisadora.

Além de criar ferramentas que possam armazenar e analisar esse tipo de dados, os pesquisadores também precisam estabelecer sistemas para compartilhá-los. No entanto, embora o compartilhamento de dados seja uma etapa importante no avanço da pesquisa médica e na melhoria dos resultados dos pacientes, a professora Jiang enfatizou que “isso deve ser feito de maneira a respeitar a privacidade do paciente”.

“Desenvolvi novas ferramentas de privacidade que permitem o compartilhamento seguro de dados e, ao mesmo tempo, protegem as informações confidenciais do paciente”, destacou a professora.

A Dra. Bei Jiang, que tem um interesse particular em algoritmos de imparcialidade e desvirtuamento e modelos de IA, observou que isso é especialmente importante na área da saúde porque o viés “pode impactar as decisões de tratamento e levar a disparidades nos resultados dos cuidados de saúde”.

Trazendo sua perspectiva como estatística para o trabalho que faz, a professora Jiang também elogiou a forma como programas como o Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR) encorajam a colaboração entre pesquisadores: “Existem pontos fortes que podemos fornecer como estatísticos, e a ciência da computação tem seus pontos fortes em termos de desenvolvimento de algoritmos mais complexos. Precisamos trabalhar juntos porque cada um de nós pode contribuir muito para a pesquisa de IA”.

Acesse a notícia completa na página da Universidade de Alberta (em inglês).

Fonte: Adrianna MacPherson, Folio/Universidade de Alberta. Imagem: rawpixel via Freepik.

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