RIO ? A Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo (FSP-SP) inaugura, ainda neste mês, o Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde (Labdaps) e promete avanço significativo na área da saúde com o auxílio da inteligência artificial. O conceito de machine learning ? hoje usado em aplicativos como os indicam o melhor caminho no trânsito ou os que sugerem quais séries o consumidor deve gostar de assistir ? será aplicado para reconhecer padrões e tendências de pacientes clínicos de modo a ?aprender? com a experiência e fazer previsões seguras, a partir de uma base de dados coletados pelo computador (conjunto chamado de big data). Uma mão na roda para diagnósticos médicos.
?A ideia é incentivar o uso de dados e métodos rigorosos para resolver os principais problemas de saúde pública no Brasil?, disse o economista Alexandre Dias Porto Chiavegatto Filho, professor da FSP-USP e coordenador do Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde (Labdaps), ao G1.
Dois projetos já estão em desenvolvimento pelo Labdaps. Um deles envolve um grupo de mais de 2 mil idosos voluntários, que começaram a ser acompanhados no ano 2000. Até hoje, um terço dos participantes já morreram. Os pesquisadores coletam centenas de dados sobre eles, como presença de doenças, hábitos, alimentação, prática de exercícios físicos, histórico de casamento, filhos e convivência social. A ideia, de acordo com Chiavegatto Filho, é conseguir predizer o risco de morte de determinado paciente nos próximos 5, 10 e 15 anos com base em padrões verificados nessa amostra de dados.
Já o outro vai coletar dados de milhares de pacientes que chegam aos serviços com suspeita de doenças zika, dengue ou chikungunya, em momentos de surto, e buscar prever qual a probabilidade de um determinado paciente que chega a um serviço de saúde com suspeita das três viroses realmente ter uma dessas doenças.
