Solucionando desafios no cuidado ao paciente com inteligência artificial e aprendizado por reforço

São PauloAprendizado por Reforço (RL) está ganhando popularidade como uma ferramenta para melhorar o cuidado ao paciente através da elaboração de planos de tratamento precisos. Pesquisas recentes da Weill Cornell Medicine e da Universidade Rockefeller indicam que o RL tem potencial significativo, principalmente no manejo de condições crônicas ou de saúde mental. Entretanto, ainda existem grandes desafios, como a necessidade de métodos robustos de validação para esses algoritmos.

Estudo Aponta Avanços do Aprendizado por Reforço na Saúde

Um estudo divulgado nos anais da Conferência sobre Sistemas de Processamento de Informação Neural (NeurIPS) apresentou um novo método chamado "Episódios de Cuidado" (EpiCare) para avaliar a eficácia de modelos de aprendizado por reforço (RL) na área da saúde. O objetivo é melhorar a tecnologia médica fornecendo um padrão para medir o progresso, similar aos avanços observados em campos como visão computacional e processamento de linguagem. Os resultados iniciais indicaram que os modelos de RL podem, em alguns casos, superar os métodos de saúde atuais, mas isso somente após serem treinados com grandes quantidades de dados. Esta necessidade de dados volumosos representa um grande desafio, pois coletar dados diretamente de pacientes em ambientes reais de saúde não é viável.

Pesquisadores tentaram métodos chamados avaliação off-policy (OPE) para utilizar dados clínicos passados e verificar a eficácia do aprendizado por reforço (RL) na área da saúde. Contudo, esses métodos não produziram resultados confiáveis. Isso revela um problema significativo com as metodologias atuais de IA na saúde e destaca a necessidade de ferramentas mais eficazes para validar algoritmos de RL.

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Estudo Explora Avanços em Redes Neurais para Dados Complexos

O estudo investigou o uso de Redes Neurais Convolucionais (CNNs) para dados de grafos, essenciais em áreas como imagem cerebral e pesquisa genética. As CNNs tradicionais são eficazes com imagens, mas encontram dificuldades com dados mais complexos, como redes cerebrais ou interações proteicas. Para resolver isso, foram desenvolvidas as Redes Convolucionais de Grafos Quantizados (QuantNets). Essas redes são mais adequadas para lidar com conjuntos de dados complexos e ajudam a entender conexões cerebrais ou interações biológicas, o que pode avançar significativamente a pesquisa em neurociência e genômica.

Esses avanços em inteligência artificial têm o potencial de provocar mudanças significativas em áreas cruciais.

• Maior precisão no diagnóstico e tratamento de distúrbios psiquiátricos.
• Melhor compreensão das dinâmicas das redes cerebrais.
• Avanços significativos nas interações entre genes e proteínas.
• Estratégias de tratamento personalizadas mais aprimoradas.

Avanços em IA estão aprimorando o atendimento ao paciente, mas precisam de testes cuidadosos primeiro. É essencial garantir que as inovações em IA sejam seguras e práticas para a saúde. Cada progresso nos aproxima de tratamentos mais personalizados e eficazes, que podem melhorar os resultados para os pacientes.