Investigadores da Carnegie Mellon University (CMU) desenvolveram uma técnica de machine learning que, com recurso a uma amostra de placenta, consegue prever se existirão riscos para a saúde nas gestações futuras de uma dada pessoa. O sistema pode assim auxiliar a análise humana, que é geralmente conduzida por uma equipa de médicos. Note que existem certos vestígios na placenta de uma mulher que acaba de dar à luz, que podem indicar a existência de algumas complicações de saúde. Estas tendem a agravar-se com o tempo, o que ajuda as equipas médicas a desenharem um quadro clínico que as ajuda a prever possíveis problemas numa futura gravidez.

Um dos sinais mais preocupantes é a existência de vasos sanguíneos lesionados. A presença destes aumenta o risco de pré-eclampsia que, por sua vez, pode ser fatal para a mãe e para o bebé, seja durante a gravidez ou durante o parto. Caso estes sinais sejam detetados prematuramente, a condição pode ser tratada antes de os sintomas surgirem. No entanto, a análise é raramente feita, uma vez que, à data de hoje, ainda exige bastantes recursos e tempo.

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Uma das imagens que foi analisada pelo algoritmo durante a fase de testes.

A abordagem da CMU passa por automatizar o processo, uma vez que a inteligência artificial consegue procurar por indícios, identificá-los e catalogá-los de forma autónoma. O investigador Daniel Clymer esclarece que o sistema foi desenvolvido para encontrar vestígios de vasos sanguíneos lesionados e que, à medida que os vai detetando com sucesso, vai conseguindo identificar padrões que lhe permitiram ser ainda mais eficaz nas análises seguintes.

O sistema foi treinado com imagens de placentas, sendo que algumas estavam perfeitamente saudáveis e outras padeciam da condição mencionada acima. A tecnologia trata de identificar todos os vasos sanguíneos presentes nas imagens, analisando-os depois, um por um, para determinar se estão saudáveis ou não.

Durante a fase de testes, o algoritmo conseguiu identificar lesões com mais sucesso do que os médicos.

A equipa responsável por esta tecnologia não acredita que a IA deva substituir profissionais humanos, mas sim complementar o seu trabalho, identificando anomalias que depois podem ser confirmadas, ou não, pelos médicos. Em última análise, esta é uma forma de diminuir o preço do exame e, consequentemente, de o fazer chegar a cada vez mais pessoas.

O estudo está disponível online e pode lê-lo, na íntegra, através deste link.

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