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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL AGORA PODE SABER SE VOCÊ VAI MORRER PREMATURAMENTE, ENTENDA

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Cientistas treinaram um sistema de inteligência artificial (IA) para avaliar quase uma década de dados relacionados à saúde de meio milhão de pessoas no Reino Unido. Após a inserção dos dados, a IA foi incumbida de calcular se os indivíduos correm o risco de ter mortes prematuras devido à doenças crônicas.

O experimento com a IA foi relatado em um novo estudo recentemente e publicado na revista científica PLOS ONE. As previsões de mortes prematuras feitas pela inteligência artificial se mostraram “significativamente mais precisas” do que previsões realizadas por um modelo que não utilizou o aprendizado feito pela máquina. O estudo foi liderado Stephen Weng, professor assistente de epidemiologia e com dados da Universidade de Nottingham no Reino Unido.

Os testes

Dois tipos de inteligência artificiais foram testados pelos cientistas para avaliar a probabilidade de morte prematura dos indivíduos. Uma IA de “aprendizagem profunda”, a qual as redes de processamento de informações em camadas ajudam o computador a aprender com exemplos. A outra é uma IA mais simples. Esta é chamada de “floresta aleatória”, tem como mecanismo uma combinação de vários modelos para considerar possíveis resultados.

Depois dos testes, os pesquisadores compararam as conclusões dos dois modelos de IA com os resultados de um algoritmo padrão, conhecido como Modelo de Cox. Com os três modelos, foram avaliados os dados de um banco de dados de livre acesso de dados genéticos, físicos e de saúde chamado UK Biobank.

Essa banco de dados reúne dados de mais de 500 mil pessoas, coletados entre 2006 e 2016. Nesse período, cerca de 14.500 dos participantes morreram. As principais causas dessas mortes foram câncer, doenças cardíacas e doenças respiratórias.

As variáveis

Os três modelos utilizados pelos cientistas determinaram que fatores como idade, sexo, histórico de tabagismo e diagnósticos precoces de câncer foram as principais variáveis para avaliar a probabilidade de morte prematura de uma pessoa. Entretanto, em outros fatores-chave, os modelos divergiram, segundo os pesquisadores.

O modelo de Cox se baseou em fatores como etnicidade e atividade física, já os modelos de IA não. O modelo floresta aleatória deu maior ênfase na porcentagem de gordura corporal, mais precisamente na circunferência da cintura, quantidade de frutas e legumes que as pessoas ingeriam e o tom de suas peles, segundo o estudo.

Já o modelo de aprendizagem profunda, os principais fatores incluíam exposição à riscos relacionados ao trabalho e à poluição do ar, ingestão de álcool e o uso de alguns tipos de medicações.

Quando os dados foram processados, o algoritmo de aprendizagem profunda foi capaz de fornecer previsões mais precisas. Essa IA conseguiu identificar corretamente 76% dos indivíduos que morreram durante o estudo. A IA floresta aleatória previu corretamente 64% das mortes  prematuras. Já o modelo de Cox apenas 44%.

Esta não é a primeira vez que IA são utilizadas para auxiliar os cientistas na previsão e disgnósticos de saúde. Em 2017, uma outra equipe de pesquisadores utilizou uma IA para aprender a detectar sinais prematuros da doença de Alzheimer.

A máquina avaliou varreduras cerebrais para conseguir identificar se uma pessoa teria probabilidade de desenvolver Alzheimer. Os resultados foram surpreendentes. A IA conseguiu prever com cerca de 84% de precisão, o estudo publicado na revista Neurobiology of Aging.

 

via: fatosdesconhecidos

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7 PROJETOS LOUCOS E REALISTAS PARA NAVES ESPACIAIS

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A poluição da água é um grave problema enfrentado no mundo todo. Diariamente, milhões de litros de água são contaminados, enquanto em muitas regiões do planeta, enfrentam as mais diversas condições em busca do precioso líquido para poderem permanecer vivas.

A contaminação de fontes e rios, por exemplo, ocorre pelo descarte incorreto do lixo, entre outros agentes poluentes, que acabam prejudicando o meio ambientede diversas formas. Pensando nisso, Jeimmie Gabriela Espino Ramírez e Lisset Dayanira Neri Pérez tiveram a grande ideia de um projeto em que pudessem aproveitar a água dos esgotos e rios poluídos para produzir um combustível limpo.

A invenção

As jovens são estudantes de Engenharia Química Industrial no Instituto Politécnico Nacional (IPN), no estado de Hidalgo, no México. Juntas elas criaram um protótipo composto de um purificador e um eletrolisador portátil, que poderia ser utilizado nas regiões mais marginalizadas do país. Elas levaram cerca de 3 anos para desenvolver o projeto e agora planejam patenteá-lo.

O aparelho foi chamado de Gimfi, que na língua otomi significa “água suja”, possui um filtro com camadas de algodão, areia, carvão, mármore, cascalho e tezontle, cuja função é reter as grandes partículas orgânicas e grandes sólidos. Estes purificadores poderiam gerar seu próprio combustível a partir da água residual. Para isso, bastaria coletar a água, independentemente de seu grau de contaminação.

De acordo com as estudantes, para gerar hidrogênio por eletrólise elas eles utilizam energia elétrica. Porém, futuras engenheiras farão alterações no equipamento para que a energia gasta para produzir o hidrogênio seja proveniente de painéis solares e assim transformar todo o projeto em algo sustentável.

O objetivo das jovens é de que o hidrogênio seja algo funcional. Ao invés de armazená-lo, elas poderiam utilizar o elemento químico para alimentar fogões e fornos. Gabriela e Lisset detalharam que 900 ml de água contaminada, coletadas em amostras em diferentes partes do estado em que vivem, foi o suficiente para que elas pudessem obter um líquido visivelmente mais limpo em apenas 30 minutos.

O resultado da água filtrada pelo equipamento das estudantes é um líquido com uma quantidade maior de minerais do que a água potável, pois se trata de um resíduo de efluentes.

 

via: fatosdesconhecidos

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