Google cria algoritmo que prevê a data da morte dos pacientes hospitalares

A Google é uma das empresas que tem investido em inteligência artificial para solucionar alguns problemas que o setor da saúde enfrenta. O algoritmo desenvolvido pela equipa da Google Medical Brain pretende ajudar os médicos a fazerem previsões mais concretas sobre a saúde de um paciente. Para tal, esta tecnologia consegue examinar e analisar o registo médico de uma pessoa, inclusive fazer uma estimativa sobre quando poderá morrer.

De acordo com a Bloomberg, uma mulher com cancro de mama num estado avançado chegou ao hospital da cidade com líquido nos pulmões. Segundos os médicos, e de acordo com a análise aos exames que a paciente fez, a probabilidade de morrer durante a sua permanência aí era de 9,3%. A Google, com o seu novo algoritmo, também calculou o risco de morte e chegou a um valor mais elevado, 19,9%. A mulher acabou por morrer em poucos dias.

Neste caso, a inteligência artificial utiliza redes neuronais que têm demonstrado ser bastante eficazes na recolha de dados e, posteriormente, na utilização dos mesmos para aprender e melhorar as análises. Conforme escreve a Bloomberg, a tecnologia da Google pode “prever muitos resultados sobre os pacientes, incluindo o tempo que as pessoas podem permanecer nos hospitais, as probabilidades de readmissão e a estimativa de morte”.

A inteligência artificial tem provado ser uma tecnologia promissora no que diz respeito à análise de grandes quantidades de dados e à realização de tarefas que, normalmente, requerem muitas horas de trabalho.

A previsão mais precisa compensará cenários imprevistos?

O algoritmo da empresa norte-americana supera, em todos os casos, as previsões tradicionais de uso clínico. “Acreditamos que este sistema se pode utilizar para fazer previsões precisas e amplas para uma variedade de cenários clínicos”, avançou a equipa da Google à revista Nature.

Esta tecnologia da Google origina, no entanto, uma série de preocupações éticas sobre como se utiliza e quem tem acesso. Decisões como o tipo de seguro para os pacientes ou a atribuição de camas que ainda não estão vagas são exemplos de cenários, derivados de tais previsões proporcionadas pela inteligência artificial, que poderiam ser problemáticos.