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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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UM NOVO MATERIAL PODERIA FAZER DOWNLOAD DO SEU CÉREBRO, ENTENDA

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Um novo material quântico foi desenvolvido pelos cientistas da Universidade de Purdue e do Laboratório Nacional Argonne, ambos nos Estados Unidos. Este material poderá, no futuro, transferir informações entre o cérebro humano e um computador, sem a necessidade de outros aparelhos ou conectores.

O projeto desenvolvido por eles ainda se encontra nos estágio iniciais e nos remete a uma ideia de um possível upload de informações a partir de nosso cérebro. Essas informações poderiam ser armazenadas em uma nuvem. Outra possibilidade é a de que o próprio cérebro poderia nos dar informações sobre doenças, entre outras métricas de saúde do corpo. Um artigo sobre o estudo foi publicado na revista científica Nature Communications.

O novo material

Os pesquisadores têm como objetivo criar um material que “pense” como o cérebro. Além de também ser mais sensível a sinais precoces de doenças, como o mal de Parkinson. Apesar de parecer coisa de filme, os cientistas conseguiram desenvolver um material que pode ao menos “escutar”.

É através das correntes iônicas, que ajudam o cérebro a realizarem uma reação em particular, que nosso organismo realiza algo tão básico como respirar. Fazer a detecção de íons significa também detectar a concentração de uma molécula, o que nos fornece um indicador de saúde do cérebro.

“A meta é preencher a lacuna entre como a eletrônica pensa, que é via elétrons, e como o cérebro pensa, que é via íons. Este novo material nos ajudou a encontrar uma ponte em potencial”, explicou Hai-Tian Zhang, pós-doutorando e principal autor do estudo.

O novo material foi testado em duas moléculas: glicose, açúcar essencial para produção de energia, e na dopamina, responsável pela regulagem do movimento, respostas emocionais e memória. A quantidade de dopamina no cérebro costuma ser baixa. Pacientes com o mal de Parkinson costumam ter percentuais ainda menores. A detecção desse mediador químico é algo notoriamente difícil. Assim, a detecção precoce dos níveis de dopamina significaria um tratamento precoce da doença.

Download

“Este material quântico é cerca de nove vezes mais sensível à dopamina do que os métodos que usamos atualmente em modelos animais”, disse Alexander Chubykin, pesquisador envolvido no estudo. Os pesquisadores ainda afirmaram que o novo material poderia “sentir” átomos de diversas outras moléculas. Agora, eles desejam criar uma maneira para que esse material “responda” ao cérebro.

No futuro, os cientistas acreditam que isso nos daria a capacidade de fazer uma espécie de “download” das informações no cérebro.

“Imagine colocar um dispositivo eletrônico no cérebro para que, quando as funções cerebrais naturais começarem a se deteriorar, uma pessoa ainda possa recuperar memórias desse dispositivo”, disse Shriram Ramanathan, professor de engenharia de materiais em Purdue. Ramanathan possui um laboratório especializado no desenvolvimento de tecnologias inspiradas no principal órgão do corpo humano, o cérebro.

“Podemos dizer com confiança que este material é um caminho potencial para construir um dispositivo de computação que armazene e transfira memórias”, concluiu o professor.

 

via: fatosdesconhecidos

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