Os investigadores da Clínica Mayo desenvolveram uma tecnologia de IA inovadora, designada por "IA baseada em hipóteses", que diverge dos modelos convencionais de IA baseados em dados.
Os métodos tradicionais de IA são excelentes na identificação de padrões em grandes quantidades de dados, como sequências genéticas ou imagens de diagnóstico, mas muitas vezes não conseguem incorporar conhecimentos científicos ou hipóteses existentes diretamente no seu processo de aprendizagem.
A IA baseada em hipóteses desafia estas normas ao incorporar hipóteses médicas no seu processo de aprendizagem. Não se limita a aprender com os dados que lhe são fornecidos - também utiliza hipóteses para explorar os dados diretamente.
Documentar a sua investigação na revista CancersA Mayo Clinic aplica os seus sistemas de IA orientados por hipóteses para ajudar a desvendar a dinâmica de doenças complexas como o cancro.
Escrever num Comunicado de imprensa da Clínica MayoO Dr. Hu Li, autor sénior do estudo, explicou como a IA baseada em hipóteses beneficia investigação médica: "Isto promove uma nova era na conceção de algoritmos de IA direccionados e informados para resolver questões científicas, compreender melhor as doenças e orientar a medicina individualizada."
Eis como funciona:
- Compilação de dados: A equipa, liderada por Zilin Xianyu e colegas da Clínica Mayo, iniciou o seu estudo com a recolha de dados genómicos (ADN), proteómicos (proteínas), transcriptómicos (mensagens de ARN) e epigenéticos (alterações hereditárias que não afectam a sequência de ADN) de milhares de amostras de cancro.
- Desenvolver o sistema de IA: Com base nos dados recolhidos, os investigadores conceberam uma nova classe de algoritmos de IA conhecida como "IA orientada por hipóteses". Ao contrário dos modelos tradicionais, estes algoritmos foram concebidos exclusivamente para integrar e testar hipóteses científicas no seu processo de aprendizagem.
- Aplicação à investigação em oncologia: Com os algoritmos prontos, os investigadores aplicaram a sua IA orientada por hipóteses em várias áreas-chave da investigação oncológica, como a classificação de tumores, a estratificação de doentes e a previsão da resposta a medicamentos, tendo registado um melhor desempenho em relação aos métodos convencionais.
Daniel Billadeau, Ph.D., co-inventor do estudo e professor do Departamento de Imunologia da Mayo Clinic, declarou: "Esta nova classe de IA abre uma nova via para compreender melhor as interacções entre o cancro e o sistema imunitário e é muito promissora não só para testar hipóteses médicas, mas também para prever e explicar a forma como os doentes responderão às imunoterapias".
É claro que existem algumas limitações. O Dr. Li refere os desafios da criação de algoritmos tão avançados, incluindo a necessidade de investigação num domínio específico e o risco de enviesamento.
No entanto, continua otimista, afirmando: "No entanto, a IA orientada por hipóteses facilita interacções activas entre especialistas humanos e a IA que aliviam as preocupações de que a IA acabe por eliminar alguns empregos profissionais".
O papel da IA na investigação médica e dos cuidados de saúde está em constante evolução, com progressos recentes em investigação de novos antibióticos e sintetizando medicamentos anti-envelhecimento.
Os investigadores da Clínica Mayo utilizaram recentemente o GPT-4 como diagnóstico ferramenta para doentes com AVC, e, no ano passado, ajudaram a desenvolver um modelo de aprendizagem automática que podia diagnosticar a diabetes a partir de gravações de voz.
No entanto, existem riscos, como ficou patente quando mais de 100 investigadores criaram directrizes para conceção segura de proteínas de IA para limitar o potencial de utilização indevida.
