Saúde

Primeiro mundo em IA e aprendizado de máquina para tratar pacientes COVID-19 em todo o mundo
O Hospital em Cambridge, juntamente com 20 outros hospitais de todo o mundo e líder em tecnologia de saúde, NVIDIA, usaram inteligência artificial (IA) para prever as necessidades de oxigênio dos pacientes COVID-19 em uma escala global.
Por Craig Brierley - 19/09/2021


Um clínico ajudando um paciente COVID-19 com uma máscara de oxigênio em um hospital no Irã - Crédito: Mehrnews.com


"Criar software para corresponder ao desempenho de nossos melhores radiologistas é complexo, mas uma aspiração verdadeiramente transformadora"

Fiona Gilbert

A pesquisa foi desencadeada pela pandemia e começou a construir uma ferramenta de IA para prever quanto oxigênio extra um paciente COVID-19 pode precisar nos primeiros dias de atendimento hospitalar, usando dados de quatro continentes. 

A técnica, conhecida como aprendizagem federada, usava um algoritmo para analisar radiografias de tórax e dados eletrônicos de saúde de pacientes hospitalares com sintomas de COVID-19. 

Para manter a estrita confidencialidade do paciente, os dados do paciente foram totalmente anônimos e um algoritmo foi enviado a cada hospital para que nenhum dado fosse compartilhado ou saísse de sua localização.  

Depois que o algoritmo "aprendeu" com os dados, a análise foi reunida para construir uma ferramenta de IA que pudesse prever as necessidades de oxigênio dos pacientes do hospital COVID-19 em qualquer lugar do mundo.

Publicado hoje na Nature Medicine , o estudo denominado EXAM (para EMR CXR AI Model), é um dos maiores e mais diversos estudos clínicos de aprendizagem federada até hoje. 

Para verificar a precisão do EXAME, ele foi testado em vários hospitais em cinco continentes, incluindo o Hospital de Addenbrooke. Os resultados mostraram que previu o oxigênio necessário dentro de 24 horas da chegada de um paciente no departamento de emergência, com uma sensibilidade de 95 por cento e uma especificidade de mais de 88 por cento. 

“A aprendizagem federada tem um poder transformador para trazer inovação em IA para o fluxo de trabalho clínico”, disse a professora Fiona Gilbert, que liderou o estudo em Cambridge e é radiologista consultora honorária no Hospital Addenbrooke e cadeira de radiologia na Escola de Medicina Clínica da Universidade de Cambridge. 

“Nosso trabalho contínuo com EXAM demonstra que esses tipos de colaborações globais são repetíveis e mais eficientes, para que possamos atender às necessidades dos médicos para enfrentar desafios de saúde complexos e epidemias futuras.”

O primeiro autor do estudo, Dr. Ittai Dayan, do Mass General Bingham nos Estados Unidos, onde o algoritmo EXAM foi desenvolvido, disse:

“Normalmente, no desenvolvimento de IA, quando você cria um algoritmo nos dados de um hospital, ele não funciona bem em nenhum outro hospital. Ao desenvolver o modelo EXAM usando aprendizado federado e dados multimodais objetivos de diferentes continentes, fomos capazes de construir um modelo generalizável que pode ajudar os médicos de linha de frente em todo o mundo ”.

Reunindo colaboradores nas Américas do Norte e do Sul, Europa e Ásia, o estudo EXAM levou apenas duas semanas de 'aprendizado' de IA para atingir previsões de alta qualidade.

“O Aprendizado Federado permitiu que os pesquisadores colaborassem e definissem um novo padrão para o que podemos fazer globalmente, usando o poder da IA”, disse a Dra. Mona G Flores, Diretora Global de IA Médica da NVIDIA. “Isso avançará a IA não apenas para a saúde, mas em todos os setores que buscam construir modelos robustos sem sacrificar a privacidade.”

Os resultados de cerca de 10.000 pacientes COVID-19 de todo o mundo foram analisados ​​no estudo, incluindo 250 que vieram ao Hospital de Addenbrooke na primeira onda da pandemia em março / abril de 2020. 

A pesquisa foi apoiada pelo Instituto Nacional de Pesquisa em Saúde (NIHR) Cambridge Biomedical Research Center (BRC). 

O trabalho no modelo EXAM continuou. O Mass General Brigham e o NIHR Cambridge BRC estão trabalhando com a startup Rhino Health da NVIDIA Inception, cofundada pelo Dr. Dayan, para realizar estudos prospectivos usando o EXAM. 

O professor Gilbert acrescentou: “Criar um software que corresponda ao desempenho de nossos melhores radiologistas é complexo, mas uma aspiração verdadeiramente transformadora. Quanto mais pudermos integrar com segurança dados de diferentes fontes usando aprendizado e colaboração federados e tiver o espaço necessário para inovar, mais rápido os acadêmicos podem tornar essas metas transformadoras uma realidade. ”

 

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