A start-up israelense Medial EarlySign criou um modelo baseado em aprendizagem por máquina que provou ser capaz de identificar pacientes de diabetes que tem maior risco de disfunção renal dentro de um ano.
O algoritmo da Medial EarlySign é capaz de identificar 25 por cento mais pacientes que as ferramentas comuns utilizadas atualmente pela análise de dúzias de fatores disponíveis nos registros eletrônicos de saúde, como resultados de testes de laboratório, medicação, códigos de diagnóstico e demografia.
“O tamanho significativo e o rápido crescimento das bases de dados de saúde permitem hoje a aplicação de ferramentas matemáticas avançadas que podem apontar padrões em diversas populações de pacientes a fim de identificar pacientes de alto risco,” relata o Dr. Itamar Raz, diretor emérito da Unidade de Diabetes do Hadassah Medical Organization e chefe do National Diabetes Council de Israel. “Mais do que se apoiar somente em pequenas amostras de pacientes baseado em fatores de risco conhecidos,” explica o Dr. Raz, “ferramentas de aprendizado por máquina podem revelar as mais tênues correlações entre estes parâmetros e descobrir indicadores adicionais de risco que podem levar a uma estratificação melhor de pacientes pré diabéticos (o que envolve classificar pessoas em grupos de risco bem definidos).”
Ao isolar menos de 5% dos 400.000 pacientes de diabetes dentro da base de dados de 15 milhões de pacientes, o algoritmo foi capaz de identificar 45% de pacientes que poderiam desenvolver problemas renais significativos dentro de um ano. Isto foi realizado antes mesmo de apresentarem qualquer sintoma.
Problemas renais são uma das complicações mais comuns relacionadas ao diabetes, afetando milhões de pessoas – aproximadamente 20-40 por cento dos diabéticos no mundo todo, de acordo com a Medial EarlySign. A expectativa da empresa é que os números continuem a crescer enquanto a diabetes se tornar mais prevalente.
