International Journal of Cardiovascular Sciences. 01/maio/2017;30(3):187-8.

Inteligência Artificial e Machine Learning em Cardiologia – Uma Mudança de Paradigma

Claudio Tinoco Mesquita

DOI: 10.5935/2359-4802.20170027

Vivenciamos uma mudança de paradigma na vida moderna. Com a presença de computadores e máquinas inteligentes em todos os lugares, as predições dos livros de ficção científica de anos atrás passam gradativamente a se tornar realidade; são os tempos da computação úbíqua. Entre as ferramentas computacionais mais frequentemente mencionadas em estudos clínicos e vistas com entusiasmo por parte da comunidade científica se destacam a Inteligência Artificial e o consequente aprendizado das máquinas, que é melhor citado na sua forma original em inglês, o Machine Learning. De modo geral a Inteligência Artificial é definida como a constelação de itens (algoritmos, robótica, redes neuronais) que permitem que um software tenha propriedades de inteligência que se comparam às de um ser humano, entre elas o aprendizado com mínima interferência humana a partir de bancos de dados.

Recentemente Obermeyer e Emanuel escreveram um editorial afirmando que o Machine Learning tornou-se disseminado e indispensável para a resolução de problemas complexos nos diversos campos da ciência, sendo que na área médica sua utilização irá transformar a prática. A utilização de inteligência artificial está evoluindo de modo crescente na cardiologia e já há excelentes exemplos em diversas áreas. Utilizando um sistema sofisticado de aprendizado para interpretação eletrocardiográfica Li e colaboradores conseguiram que padrões eletrocardiográficos fossem reconhecidos automaticamente com acurácia de 88% para classificação dos ritmos anormais. Uma das limitações mais importantes do sistema estudado foi a qualidade do sinal eletrocardiográfico para interpretação e aprendizado, o que ressalta uma das características essenciais do Machine Learning, que é a necessidade de informações acuradas e reprodutíveis para formação de bancos de dados.^, Como os bancos de dados são, geralmente produzidos a partir de pacientes selecionados por sua condição de base, um dos mais importantes pontos para o desenvolvimento é a criação de bases de dados mais amplas e generalizáveis, que não induzam vieses na interpretação dos achados, ponto em que a indústria está investindo intensamente no momento.

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