Ciência Inteligência virtual tenta prever quando pessoas vão morrer

Ferramentas podem ajudar médicos a decidir tratamentos; no País, primeiro estudo do tipo será publicado em breve. (Foto: Reprodução)

Embora a única certeza da vida seja a morte, ninguém sabe precisar quando irá cruzar a fronteira final da existência. No que depender de sistemas de IA (inteligência artificial), essas incertezas serão menores. Em diversos países, universidades e empresas já estão treinando algoritmos médicos para realizarem previsões sobre óbitos, a partir das informações de saúde e hábitos de qualquer pessoa. A ideia passa longe de uma curiosidade mórbida: munidos dessas informações, médicos poderão tomar decisões e ações para melhorar a condição dos pacientes e prolongar seu tempo de vida. Agora, o primeiro estudo do tipo no Brasil está prestes a ser publicado.

Realizado pelo Labdaps (Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde), parte da Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo, o trabalho teve como cerne o desenvolvimento de um algoritmo, cuja tarefa era prever óbitos, dentro de um período de cinco anos, para um grupo de pessoas da terceira idade. Os resultados, que serão publicados em breve na revista acadêmica Cadernos de Saúde Pública e foram antecipados com exclusividade ao Estado de S. Paulo, mostram uma precisão de 70% nas previsões feitas pela máquina.

“Uma ferramenta dessas pode ser usada por médicos e hospitais para iniciar tratamentos preventivos, determinar prioridades de internações e realizar intervenções clínicas”, diz Alexandre Chiavegatto Filho, diretor do Labdaps e responsável pelo estudo. “Ela oferece informação que às vezes os humanos não tem para a tomada de decisões mais assertivas.”

Ferramenta

Para fazer as previsões, a inteligência artificial do Labdaps teve de ser alimentada com dados. O sistema analisou informações do estudo Sabe (Saúde, Bem Estar e Envelhecimento), organizado pela Organização Pan-Americana da Saúde: o levantamento acompanha, desde o ano 2000, 2.808 mil idosos residentes na cidade de São Paulo. A cada cinco anos, eles geram uma batelada de informações, por meio de questionários, exames médicos, avaliações funcionais e antropométricas.

Na primeira fase, o algoritmo analisou informações de 70% dos idosos do grupo de estudo, verificando 37 variáveis presentes apenas no questionário. Algumas delas eram pouco óbvias – como, por exemplo, a dificuldade do idoso para ir ao banheiro. A ideia não era necessariamente encontrar relações diretas entre as perguntas, mas sim analisar um cenário mais amplo que possa levar à morte dos pacientes. A partir desses dados, o sistema começou a tirar suas próprias conclusões sobre o que leva alguém a óbito, podendo detectar padrões e relações pouco claras para um ser humano.

Depois disso, para verificar sua eficácia, a máquina foi confrontada com os dados iniciais dos outros 30% para fazer previsões. É como se uma criança na escola tivesse estudado sete exercícios, e, a partir disso, fizesse uma prova com outros três. O resultado foi que, das 118 mortes que tinham acontecido dentro dos idosos do segundo grupo, o sistema foi capaz de prever 83 delas.

Próxima tarefa 

Para especialistas, um algoritmo com 70% de precisão é um nível considerando bastante satisfatório para testes iniciais. O próximo passo do estudo, segundo Chiavegatto, é treinar o algoritmo com um banco de dados maior, para que ele se torne ainda mais preciso. Como o Brasil ainda não tem um banco de informações do tipo e a abrangência do estudo Sabe é baixa, o sistema agora será treinado com dados de um banco de informações de 500 mil idosos ingleses.

Fora do Brasil, estudos do tipo estão sendo conduzidos com mais dados e resultados impressionantes: um trabalho publicado pelo Google e pela Universidade Stanfordteve precisão de 90% nas previsões de óbitos. Enquanto isso, a Academia Chinesa de Ciências e o Hospital Geral de Pequim começaram a usar IA para detecção de morte cerebral.

É também por ter um banco de dados ainda reduzido que a IA não consegue dizer ainda qual é a provável causa de morte. “Quando tivermos bancos mais completos, composto por prontuários eletrônicos disponibilizados no SUS (Serviço Único de Saúde), conseguiremos ser muito mais específicos”, explica Chiavegatto. “Será possível identificar o que poderá causar a morte e reverter isso.” De acordo com o pesquisador, hoje já há hospitais e planos de saúde interessados no funcionamento de algoritmos preditivos.

Com o tempo, deverá ser difícil ignorar o poder dessas ferramentas na área da saúde. Na semana passada, por exemplo, a Santa Casa de Porto Alegre começou a utilizar um sistema de IA que analisa, a cada 3,8 segundos, as chances de infecção generalizada nos 70 leitos de sua Unidade de Terapia Intensiva – o que permite atendimento mais veloz para pacientes vulneráveis e a prevenção de uma das principais causas de morte do País, segundo dados do SUS.

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