O Google, do gigante da tecnologia Alphabet Inc. (GOOGL), tenta entrar no setor de assistência médica há um tempo, e os esforços parecem estar valendo a pena. O Google alega ter criado um sistema capaz de prever uma variedade de resultados para os pacientes, incluindo a duração pela qual as pessoas precisam ser hospitalizadas, suas chances de readmissão e suas chances de morte. Chamado de Medical Brain, esse avanço pode dar ao Google um mercado completamente novo para explorar.
A Bloomberg relata um estudo de caso de uma mulher com câncer de mama em estágio avançado que teve uma chance de sobrevivência de 9, 3% pelos métodos padrão de computação do hospital, enquanto a análise preditiva do Google deu a ela uma chance de 19, 9% de morrer durante a internação. O paciente faleceu dentro de alguns dias, reforçando as reivindicações do Google por oferecer um melhor mecanismo de previsão por seu sistema.
Na edição de maio da revista científica Nature, a equipe do Google descreveu sua metodologia preditiva: “Esses modelos superaram os modelos preditivos tradicionais usados clinicamente em todos os casos. Acreditamos que essa abordagem pode ser usada para criar previsões precisas e escalonáveis para uma variedade de cenários clínicos. ”A pesquisa destaca o uso de redes neurais no campo da assistência médica. Uma rede neural é uma forma de software de inteligência artificial (IA) modelado no cérebro humano e no sistema nervoso que depende do uso de dados para aprender e melhorar automaticamente na identificação de relacionamentos subjacentes.
Como a ferramenta do Google funciona
Médicos, hospitais e outros prestadores de serviços de saúde vêm lutando há anos para melhor manter e resumir os dados médicos de um paciente. No entanto, apesar do uso de sistemas avançados de armazenamento de dados dedicados ao uso hospitalar, o sucesso tem variado.
Os relatórios disponíveis indicam que o sistema do Google para essa análise preditiva trabalha na peneiração de toneladas de pontos de dados para chegar à inferência. No caso acima, o algoritmo do Google analisou 175.639 pontos de dados para concluir. A capacidade do Google de ler dados de várias formas - incluindo anotações manuscritas salvas em PDFs, gráficos antigos e relatórios médicos - combinada com sua velocidade de processamento é a verdadeira virada no jogo. O algoritmo também demonstra quais pontos de dados foram mais úteis para chegar à conclusão.
Embora os modelos preditivos atuais gastem cerca de 80% de seu tempo em pesquisa e apresentação de dados, a abordagem do Google evita esse gargalo.
