Google treina máquinas para prever quando pacientes irão morrer

Uma mulher com câncer de mama em estágio avançado chegou ao hospital de uma cidade. Fluidos já inundavam seus pulmões. Dois médicos a examinaram e ela fez um exame radiológico. Os computadores do hospital analisaram seus sinais vitais e estimaram 9,3 por cento de probabilidade de que ela morresse durante sua estadia.

Depois foi a vez do Google. Um novo tipo de algoritmo criado pela empresa analisou a mulher–175.639 pontos de dados–e fez sua avaliação do risco de morte: 19,9 por cento. Ela faleceu em questão de dias.

Este angustiante relato da morte de uma mulher não identificada foi publicado pelo Google em maio, em uma pesquisa que destaca o potencial para a assistência médica das redes neurais, uma forma de software de inteligência artificial que é particularmente boa em usar dados para aprender e melhorar automaticamente. O Google criou uma ferramenta que poderia prever uma série de resultados para os pacientes, inclusive quanto tempo as pessoas poderiam ficar hospitalizadas, suas probabilidades de readmissão e as chances de que elas morram em breve.

O que mais impressionou os médicos especialistas foi a capacidade do Google para analisar dados que anteriormente eram inacessíveis: anotações gravadas em PDFs ou rabiscadas em arquivos médicos antigos. A rede neural processou toda essa informação desorganizada e depois emitiu previsões. E foi muito mais rápida e precisa do que as técnicas preexistentes. O sistema do Google mostrou até quais registros o levaram a conclusões.

Hospitais, médicos e outros profissionais de saúde tentam há anos usar melhor os estoques de registros eletrônicos de saúde e outros dados de pacientes. Mais informações compartilhadas e destacadas no momento certo podem salvar vidas - e, no mínimo, ajudar os profissionais da área médica a gastar menos tempo em papelada e mais tempo no atendimento ao paciente. Mas os métodos atuais de mineração de dados de saúde são caros, complicados e lentos.

Cerca de 80 por cento do tempo gasto nos modelos preditivos atuais é dedicado ao "trabalho entediante" de tornar os dados apresentáveis, disse Nigam Shah, professor associado da Universidade de Stanford e um dos autores do artigo de pesquisa do Google, publicado na revista científica Nature. A abordagem do Google evita isso. "Você pode jogar tudo lá e não precisa se preocupar com isso", disse Shah.

O próximo passo do Google é transladar esse sistema preditivo às clínicas, disse o chefe de inteligência artificial, Jeff Dean, à Bloomberg News em maio. A unidade de pesquisa sobre saúde de Dean - às vezes chamada de "Medical Brain" (cérebro médico) - está trabalhando em uma série de ferramentas de IA que podem prever sintomas e doenças com um nível de precisão que está sendo recebido com esperança, mas também com alarme.

Dentro da empresa, há muito entusiasmo com a iniciativa. "Eles finalmente encontraram uma nova aplicação para a IA que tem uma promessa comercial", disse um funcionário do Google. Desde que o Google, que pertence à Alphabet, declarou que dá prioridade à IA, em 2016, grande parte de seu trabalho nesta área se dedicou a melhorar os serviços de internet existentes. Os avanços da equipe Medical Brain oferecem ao Google a chance de entrar em um novo mercado - algo que os cofundadores Larry Page e Sergey Brin tentaram diversas vezes.