A mesma tecnologia que possibilita que um aplicativo indique qual é o caminho sem trânsito ou sugira quais séries você deve gostar de assistir pode revolucionar a saúde num futuro próximo. Um laboratório que será inaugurado este mês na Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo (FSP-USP) já está usando os conceitos de “big data” e “machine learning” para fazer previsões importantes para a saúde pública.O “machine learning” é um tipo de inteligência artificial em que o computador usa dados coletados (conjunto chamado de big data) para reconhecer padrões e tendências de modo a “aprender” com a experiência e fazer previsões seguras.

“A ideia é incentivar o uso de dados e métodos rigorosos para resolver os principais problemas de saúde pública no Brasil”, diz o economista Alexandre Dias Porto Chiavegatto Filho, professor da FSP-USP e coordenador do Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde (Labdaps). Um exemplo de como isso já está sendo aplicado é o supercomputador Watson, da IBM. Capaz de “ler” uma quantidade enorme de artigos científicos, diretrizes de sociedades médicas, base de dados de pacientes, o sistema usa toda essa informação para ajudar médicos a fazerem diagnósticos difíceis ou pesquisadores a encontrarem moléculas candidatas a tratar determinadas doenças, por exemplo.

As doenças: zika, dengue e chikungunya:

Na USP, um dos projetos em desenvolvimento pelo Labdaps vai buscar prever qual a probabilidade de um determinado paciente que chega a um serviço de saúde com suspeita de zika, dengue ou chikungunya realmente ter uma dessas doenças.

O sistema vai coletar dados de milhares de pacientes que chegam aos serviços com suspeita dessas doenças em momentos de surto, como o que vivemos hoje. Ao observar as características dos pacientes que tiveram o diagnóstico confirmado, o sistema identifica padrões capazes de prever quais futuros pacientes têm maior probabilidade de realmente ter a infecção.

“A ideia é ajustar e treinar esse algoritmo para ver se ele consegue, com base nas características da pessoa, sintomas, região, indicar se ela provavelmente tem ou não tem a doença”, explica Chiavegatto Filho. Em momentos de crise, em que é difícil atender todos ao mesmo tempo, essa triagem inicial ajudaria a focar os esforços nos pacientes com maior risco de estarem infectados.

http://g1.globo.com/ciencia-e-saude/noticia/novo-laboratorio-no-brasil-usara-inteligencia-artificial-para-fazer-previsoes-em-saude.ghtml