Delphi-2M, um algoritmo analisa dados de saúde, prevendo doenças com 10 anos de antecedência
Muitas pessoas enfrentam mais de uma doença ao longo da vida, mas entender como elas se influenciam é complexo. Um novo modelo de inteligência artificial chamado Delphi-2M pode ajudar nesse sentido, pois permite estimar como a saúde humana muda ao longo do tempo, prevendo o risco de desenvolver mais de 1.000 doenças diferentes com mais de 10 anos de antecedência. Este é o resultado de uma pesquisa conduzida pelo Laboratório Europeu de Biologia Molecular (EMBL) e pelo Centro Alemão de Pesquisa do Câncer (DKFZ), que treinou o modelo com dados de 400.000 pessoas contidos no UK Biobank, o vasto banco de dados biomédico do Reino Unido. O estudo, publicado na revista Nature, representa um avanço significativo em direção a tratamentos cada vez mais personalizados e à medicina preventiva, que visa antecipar o aparecimento de problemas.
"As doenças frequentemente seguem padrões previsíveis", afirma Tom Fitzgerald, do EMBL, um dos coordenadores do estudo, juntamente com Ewan Birney, do mesmo instituto, e Moritz Gerstung, do DKFZ e do EMBL. "Nosso modelo de IA aprende esses padrões e pode prever resultados futuros de saúde: ele nos dá uma maneira de explorar o que pode acontecer com base no histórico médico de uma pessoa e outros fatores-chave. É importante enfatizar", continua Fitzgerald, "que essas não são certezas, mas sim uma estimativa de riscos potenciais."
A nova IA utiliza algoritmos semelhantes aos de modelos de grande linguagem (LMs) como o ChatGpt: assim como os LLMs aprendem a estrutura das frases, o Delphi-2M aprende a "gramática" dos dados de saúde para reconstruir o histórico médico de um paciente como uma sequência de eventos, incluindo diagnósticos e fatores de estilo de vida. Em seguida, prevê o risco de doenças com base na ordem em que esses eventos ocorrem e no tempo entre eles.
Testado em dados de 1,9 milhão de pacientes no Registro Nacional Dinamarquês, o Delphi-2M provou funcionar muito bem para condições com padrões claros e consistentes, como ataques cardíacos e várias formas de câncer, mas provou ser menos confiável para condições mais complexas, como problemas de saúde mental e complicações relacionadas à gravidez.
A IA ainda não está pronta para uso clínico e o modelo apresenta algumas limitações significativas: os dados com os quais foi treinada referem-se principalmente a indivíduos entre 40 e 60 anos, deixando sub-representados os transtornos da infância e adolescência, bem como diversos grupos étnicos. No entanto, ela já pode ser útil em pesquisas científicas, ajudando, por exemplo, a entender melhor como as doenças se desenvolvem e progridem ao longo do tempo, ou como o estilo de vida e as condições prévias influenciam a saúde a longo prazo.
“Este é o começo de uma nova maneira de entender a saúde humana e a progressão da doença”, conclui Gerstung: “Modelos como o nosso poderão um dia ajudar a personalizar o atendimento e antecipar as necessidades de saúde em larga escala”.
İl Denaro
