Imagine que maravilha se fosse possível somente dar uma boa analisada nos olhos de um paciente para descobrir se ele tem uma doença cardíaca? Pois é exatamente isso o que a Google está criando: um novo algoritmo da gigante, desenvolvido em parceria com a Verily, conta com machine learning para escanear e analisar a parte de trás de um olho humano.
Os dados são compilados em um software, incluindo a idade do paciente, sua pressão sanguínea e até mesmo detalhes como o fato de a pessoa ser fumante, ou não. Então, o algoritmo prevê o risco daquele paciente sofrer um ataque cardíaco, por exemplo, ou apresentar doenças do coração. Para treinar os algoritmos, os cientistas da Google e Verily usaram o machine learning para analisar um conjunto de dados de quase 300 mil pacientes. Então, os algoritmos aprenderam a associar sinais indicadores em suas análises oculares, com as métricas necessárias para prever riscos.
O algoritmo pode tornar mais rápida e fácil a identificação dessas doenças por parte de médicos, avaliando o risco cardiovascular do paciente e não exigindo sequer um exame de sangue. Contudo, o método ainda precisa ser exaustivamente testado antes que seja, de fato, empregado na prática clínica com pacientes reais. De acordo com Luke Oakden-Rayner, pesquisador da Universidade de Adelaide e especializado em análises de machine learning, o trabalho mostra como a IA pode ajudar a aprimorar ferramentas de diagnósticos que usamos hoje em dia, ajudando os médicos, em vez de substituí-los.
A leitura dos olhos dos pacientes é eficaz pois, na parede interior traseira dos olhos, há vários vasos sanguíneos que refletem a saúde geral do organismo. Portanto, ao estudar a aparência desses vasos com câmeras especiais e microscópios, os médicos conseguem fazer uma análise aprofundada.
Ao estudar imagens retinais de dois pacientes, o algoritmo conseguiu acertar qual deles havia sofrido um acidente cardiovascular em 70% das tentativas. Essa taxa é apenas um pouco mais baixa do que o método SCORE usado atualmente, que requer um exame de sangue, e acerta 72% das vezes. Ou seja: o novo método da Google tem praticamente a mesma taxa de acerto, mas dispensando o hemograma.
O desenvolvimento do algoritmo foi documentado em um estudo, que foi publicado no periódico científico Biomedical Engineering, da Nature.
