Preveja sua vida útil com IA usando os dados do seu smartphone

• A nova IA pode estimar com precisão a idade biológica e os principais fatores de risco relacionados à saúde. 
• Ele analisa dados coletados por smartphones e dispositivos vestíveis.
• Os desenvolvedores lançaram um aplicativo que observa como seu padrão de atividade diária afeta sua expectativa de vida.  

Muitos fatores biológicos, como expressão genética, DNA e níveis de circulação sanguínea, mostram estreita correlação com a idade. No entanto, o perfil do genoma ou bioquímico em larga escala é bastante difícil e caro para qualquer aplicação além da pesquisa científica.

Para facilitar as coisas, os desenvolvedores da empresa de biotecnologia GERO e do Instituto de Física e Tecnologia de Moscou, na Rússia, construíram um sistema de inteligência artificial que pode estimar a idade biológica e os principais fatores de risco relacionados à saúde. Funciona analisando os dados coletados por smartphones e dispositivos vestíveis.

A IA já demonstrou um desempenho fenomenal em reconhecimento de padrões, reconhecimento de fala, identificação visual de objetos e outras áreas. Na verdade, as redes neurais estão sendo utilizadas na área médica para fornecer tratamento personalizado e fabricar medicamentos. Inspirados por estas ferramentas, os investigadores desenvolveram agora um novo sistema que pode fornecer informações precisas sobre saúde com base em atividades físicas.

Os sistemas operacionais modernos de dispositivos portáteis e vestíveis permitem a coleta e o armazenamento em nuvem de registros de atividades pessoais sem perturbar a rotina diária do usuário. E isto é feito em grande escala – para milhares de milhões de pessoas. A IA utiliza esses registros para monitorar continuamente os riscos relacionados à saúde e fornecer feedback em tempo real.

Como eles fizeram isso?

Os pesquisadores extraíram 4 anos (2003 a 2006) de dados clínicos e registros de atividade física do NHANES (Pesquisa Nacional de Exame de Saúde e Nutrição). Em seguida, treinaram a rede neural em registros de 1 semana para estimar o risco de mortalidade e a idade biológica.

Eles compararam três modelos de idade biológica cada vez mais precisos –

1. Regressão linear multivariada
2. Análise de componentes principais não supervisionada (PCA)
3. Rede Neural Convolucional Profunda (CNN)

Os pesquisadores descobriram que o método supervisionado ou CNN desvendou a maioria dos padrões de movimento biológico e estabeleceu sua relação com a expectativa de vida e informações gerais de saúde. O algoritmo superou todos os modelos existentes de riscos de mortalidade e idade biológica baseados nos mesmos dados.

Referência:Natureza | doi:10.1038/s41598-018-23534-9 | MIPT 

A equipe desenvolveu um aplicativo iOS que vê (usando o acelerômetro do telefone) como os padrões de atividade diária do usuário afetam sua expectativa de vida.



Além disso, no seu trabalho anterior, a equipa adotou elementos da matriz de transição, descritores agregados e uma forma simples de normalização quantílica para demonstrar que a IA treinada em dados NHANES poderia ser usada para estimar riscos para a saúde no Biobanco do Reino Unido.

O que vem a seguir?

Algumas seguradoras de saúde já começaram a oferecer descontos com base nas atividades físicas dos usuários, monitoradas por meio de dispositivos vestíveis.

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Segundo os desenvolvedores, o algoritmo pode ser melhorado ainda mais para fornecer modelos de risco mais precisos. A combinação das mais recentes técnicas de aprendizagem automática com a teoria do envelhecimento produzirá modelos de saúde ainda melhores para reduzir os riscos de longevidade nos seguros e ajudar no planeamento da reforma. A IA também poderia contribuir no desenvolvimento de terapias antienvelhecimento e futuros ensaios clínicos.