Pesquisa: Desenvolvimento de 'gêmeos digitais' com tecnologia de IA melhora a precisão das previsões médicas
A precisão do sistema foi testada em três áreas: predição da condição de 16.500 pacientes com câncer de pulmão de células não pequenas, 35.000 pacientes em unidades de terapia intensiva e 1.100 pessoas com doença de Alzheimer. Em todos os casos, o novo modelo superou as soluções existentes, com um erro médio de predição de 1,3 a 3,4%. Importante ressaltar que o DT-GPT não apenas previu indicadores individuais com maior precisão, como também preservou as relações entre eles e a estrutura geral dos dados. Isso torna o modelo uma ferramenta mais confiável para mapear a dinâmica dos pacientes e avança o uso prático do DT na medicina.
Além disso, o DT-GPT é capaz de operar com aprendizado zero. Isso significa que o sistema pode prever parâmetros não incluídos na configuração inicial. No estudo, ele superou algoritmos tradicionais em 13 dos 69 parâmetros. Outra característica é sua robustez a problemas típicos em prontuários médicos eletrônicos: o modelo mantém alto desempenho mesmo com um grande número de omissões, erros aleatórios e erros de digitação em prontuários médicos.
No entanto, a tecnologia tem limitações: lida menos bem com mudanças de estado raras e abruptas e também pode herdar distorções nos dados originais. Portanto, sua implementação generalizada exigirá o envolvimento de especialistas e o refinamento de métodos que melhorem a precisão e a confiabilidade.
No entanto, como concluíram os pesquisadores, o uso de dados digitais pode acelerar os ensaios clínicos, ajudar os médicos a tomar decisões, melhorar a qualidade da medicina personalizada e abrir novas oportunidades para o mercado de saúde digital – desde serviços de modelagem de doenças até análises preditivas e ferramentas de monitoramento de pacientes.
A percepção dos dados digitais também é ativamente debatida na sociedade. Um estudo da Universidade de Zurique constatou que 62% dos entrevistados estão interessados em usar essas tecnologias, mas 87% se opõem à sua implementação obrigatória. Enquanto isso, 79% acreditam que apenas profissionais médicos devem ter acesso aos dados e 64% estão dispostos a compartilhar informações anonimizadas livremente para fins científicos.
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