Novo conjunto de dados de IA revoluciona pesquisa em diabetes tipo 2 no Brasil

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Por Chi Silva
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IA analisando dados de saúde e gráficos de diabetes.

São PauloPesquisadores estão conduzindo estudos importantes sobre diabetes tipo 2. Eles compartilharam um novo conjunto de dados de um estudo que examina biomarcadores e fatores ambientais. Os primeiros resultados mostram uma forte relação entre a progressão da doença e a exposição à poluição. O conjunto de dados é detalhado e inclui informações de uma ampla gama de participantes, com o objetivo de melhorar o uso de IA na pesquisa sobre diabetes.

O projeto tem como objetivo reunir dados de 4.000 pessoas, assegurando a mesma quantidade de participantes de diferentes grupos.

  • Raça/Etnia: Branca, Negra, Hispânica, Asiática
  • Gravidade da Doença: Sem diabetes, pré-diabetes, controlada com medicamentos sem insulina, controlada com insulina para diabetes tipo 2
  • Sexo: Representação igual de homens e mulheres

AI-READI, apoiado pelo Instituto Nacional de Saúde, é uma parte fundamental deste plano. O projeto tem como foco compartilhar dados para pesquisa em todo o mundo, garantindo que isso seja feito de maneira ética e segura. Cientistas estão utilizando essas informações para aprofundar o conhecimento sobre o desenvolvimento do diabetes e maneiras de melhorar a saúde. O estudo investiga tanto as causas da doença quanto os fatores que ajudam na recuperação, buscando novas abordagens para controlar ou até mesmo prevenir o diabetes.

A coleta de dados utiliza métodos inovadores. Sensores instalados nas casas dos participantes monitoram a qualidade do ar e conectam essas informações com outras medidas de saúde, como testes de glicose e exames oculares. Esses dados combinados oferecem uma visão detalhada de como o diabetes tipo 2 se desenvolve e progride.

O projeto é um esforço colaborativo entre especialistas em diabetes para desenvolver um sistema robusto que impulsione a pesquisa científica futura. Ele envolve diversas instituições, reunindo um amplo espectro de conhecimento. O objetivo é criar bancos de dados que ilustrem o funcionamento da doença e gerem novas ideias para testes em diferentes populações ao redor do mundo.

A inteligência artificial desempenha um papel crucial nesta pesquisa. Com o uso de IA, os pesquisadores conseguem analisar grandes volumes de dados para identificar padrões e conexões que poderiam passar despercebidos com métodos tradicionais. Isso pode ajudar a desenvolver novas abordagens para a prevenção ou tratamento de doenças.

Você pode acessar esses conjuntos de dados por meio de uma plataforma online segura, facilitando o uso e garantindo a privacidade das informações dos participantes. O lançamento inicial recebeu feedback positivo, demonstrando a necessidade global de dados detalhados e preparados para IA em pesquisas sobre diabetes.

O estudo é publicado aqui:

http://dx.doi.org/10.1038/s42255-024-01165-x

e sua citação oficial - incluindo autores e revista - é

Sally L. Baxter, Virginia R. de Sa, Kadija Ferryman, Prachee Jain, Cecilia S. Lee, Jennifer Li-Pook-Than, T. Y. Alvin Liu, Julia P. Owen, Bhavesh Patel, Qilu Yu, Linda M. Zangwill, Amir Bahmani, Christopher G. Chute, Jeffrey C. Edberg, Samantha Hurst, Hiroshi Ishikawa, Aaron Y. Lee, Gerald McGwin, Shannon McWeeney, Camille Nebeker, Cynthia Owsley, Sara J. Singer, Riddhiman Adib, Mohammad Adibuzzaman, Arash Alavi, Catherine Ashley, Adrienne Baer, Erik Benton, Marian Blazes, Aaron Cohen, Benjamin Cordier, Katie Crist, Colleen Cuddy, Aydan Gasimova, Nayoon Gim, Stephanie Hong, Trina Kim, Wei-Chun Lin, Jessica Mitchell, Caitlyn Ngadisastra, Victoria Patronilo, Jamie Shaffer, Sanjay Soundarajan, Kevin Zhao, Caroline Drolet, Abigail Lucero, Dawn Matthies, Hanna Pittock, Kate Watkins, Brittany York, Charles E. Amankwa, Monique Bangudi, Nada Haboudal, Shahin Hallaj, Anna Heinke, Lingling Huang, Fritz Gerald P. Kalaw, Apoorva Karsolia, Hadi Khazaei, Muna Mohammed, Kyongmi Simpkins, Xujing Wang. AI-READI: rethinking AI data collection, preparation and sharing in diabetes research and beyond. Nature Metabolism, 2024; DOI: 10.1038/s42255-024-01165-x
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