A Universidade da Califórnia em São Francisco – UCSF (EUA) e a GE Healthcare estão se unindo para desenvolver análises avançadas que sustentem a próxima geração de sistemas de apoio à decisão clínica hospedados em uma plataforma em nuvem. A universidade mantém o UCSF Medical Center, um dos 10 melhores hospitais dos EUA.

O projeto tecnológico inclui o desenvolvimento de uma biblioteca de “algoritmos de aprendizado profundo”, que podem ser incorporados para dar apoio a decisões e ajudar na agilidade de diagnósticos para situações crônicas como traumas.

Conforme informações do portal Health Data Management, os ” algoritmos são um conjunto de passos ou regras para a resolução de problemas que, neste caso, são executados em um computador e analisam grandes conjuntos de dados para agilizar os diagnósticos de procedimentos de imagiologia médica, começando com o pneumotórax”, que é o acúmulo anormal de ar entre o pulmão e a pleura, que reveste internamente a parede do tórax.

A aprendizagem profunda (deep learning) é uma tecnologia recente dentro da Inteligência Artificial, explica o Dr. Michael Blum, diretor de saúde digital na Universidade de São Francisco. Pesquisadores vão criar programas que que serão executados em computadores para criar os algoritmos, e depois, através de dados clínicos fazer recomendações de tratamento.

O computador Watson Health, da IBM, é um exemplo de tecnologia de aprendizagem profunda.

Os algoritmos de aprendizagem profunda que estão sendo desenvolvidos terão como objetivo “ensinar” sistemas de imagem a distinguir entre exames normais e anormais. Assim, os médicos poderão rapidamente priorizar e tratar os pacientes. “O que é tão poderoso sobre a combinação de análise, aprendizagem profunda e tecnologia de nuvem é que as soluções só ficarão mais inteligentes ao longo do tempo”, considera Charles Koontz, diretor digital da GE Healthcare.

Embora a iniciativa comece com tecnologias de imagem, irá se expandir a conjuntos de dados clínicos dentro de registros médicos eletrônicos, diz Blum. A Universidade da Califórnia fornece ao projeto a experiência de um grande sistema de fornecimento de dados, e a GE Healthcare oferece um provedor que usa um conjunto de tecnologias de imagem em cardiologia, cateterismo, unidades de terapia intensiva, entre outros.

Os pesquisadores farão análises de algoritmos na plataforma em nuvem, ao invés de fazer download e depois executar os algoritmos, que causará uma melhoria do fluxo de trabalho.

Primeiro, os pesquisadores precisam aplicar os algoritmos nos computadores para reconhecer uma variedade de situações médicas e avaliar a gravidade. “Por exemplo, os computadores receberão muitas imagens de pulmões sadios e afetados e com o tempo vão aprender as características anormais de um pneumotórax e as várias maneiras que ele é identificado em raios-X, até que os computadores sejam treinados o suficiente para alertar com precisão os clínicos para presença ou não de pneumotórax ou outra condição.

A parceria entre a Universidade de São Francisco e GE Healthcare também projeta algoritmos que possam acelerar diagnósticos, diz o diretor de saúde digital na universidade. “Um tubo de alimentação pode ser colocado em um paciente, mas não percorrer o caminho correto ou se enrolar, e então um raio-X é necessário, o que significa que o tubo não pode ser retirado, limpo e reutilizado até que um radiologista, eventualmente, veja a radiografia duas horas mais tarde. Mas um algoritmo pode ser capaz de acessar imediatamente imagens e diagnósticos com velocidade, aumentando a eficiência do tratamento”, explica o artigo do Health Data Management.