O que é? Pesquisadores do Children’s Hospital of Philidelphia e da Universidade da Pensilvânia desenvolveram um algoritmo de inteligência artificial capaz de identificar recém-nascidos com sepse horas antes do tempo normal de diagnósticos realizados por médicos. Para isso, eles usaram machine learning, uma técnica que treina modelos computacionais para encontrar padrões em base de dados e destaca-los, com o objetivo de obter respostas para determinadas situações. Neste caso específico, os pesquisadores criaram uma lista de 36 sintomas ligados à sepse infantil e coletaram dados de 618 bebês - basicamente sinais vitais, como pressão arterial e temperatura, principalmente de prematuros - internados na unidade de tratamento intensivo neonatal do hospital entre 2014 e 2017. Ao comparar dados e sintomas, o algoritmo foi capaz de identificar a doença até quatro horas mais rápido que a maneira mais comum de fazê-lo. Os resultados do estudo foram publicados na revista PLOS ONE.
Por que é importante? A sepse é uma doença que pode ser fatal e é ocasionada por uma inflamação que se espalha pelo organismo por conta de uma infecção. A resposta imunológica pode ser tão agressiva, a ponto de causar um choque séptico, que pode levar a uma falência múltipla dos órgãos e, consequentemente, à morte. Em bebês recém-nascidos, especialmente os prematuros, o risco é ainda maior. Porém, o diagnóstico não é dos mais fáceis, por conta de ambiguidade em sintomas e falhas em testes, o que muitas vezes leva a um atraso no reconhecimento da condição e do tratamento. Por isso, uma inteligência artificial que auxilie os médicos a diminuir o tempo para o diagnóstico tem potencial para salvar milhões de vidas.
E agora? O estudo foi apenas preliminar e mais pesquisas serão realizadas para refinar o algoritmo. O objetivo é criar uma ferramenta que possa ser utilizada em tempo real em hospitais.
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