Este é um dos maiores estudos clínicos já realizados utilizando a técnica de aprendizado federado, que permite usar dados de forma decentralizada, sem comprometer a privacidade de seus proprietários.
O modelo foi treinado para prever os casos de re-hospitalização de pacientes recuperados da infecção pelo novo coronavírus, identificando que quadros de anemia anteriores à infecção eram os principais indicadores das taxas de novas internações.
Em parceria com o MIT, a Janssen escolheu prováveis epicentros de contaminação, baseados em predições produzidas por inteligência artificial, para agilizar a coleta de dados na fase clínica de desenvolvimento da vacina, acelerando sua chegada ao mercado.
O sistema está sendo treinado para realizar a análise sonora da tosse e determinar a probabilidade de infecção pelo novo coronavírus ou outra doença respiratória, sugerindo os próximos passos no tratamento, se necessário.
Um aplicativo vai capturar automaticamente sons abruptos emitidos próximos ao smartphone, e usar inteligência artificial para identificar eventos característicos de tosse, alimentando um banco de dados epidemiológico
O algoritmo é capaz de segmentar os pacientes de acordo com seu perfil clínico, assim orientando a equipe médica para prestar o tratamento mais adequado em cada caso, resultando em melhora de condições em 94% dos pacientes e redução da mortalidade pela metade.
O modelo foi treinado com marcadores sanguíneos que se mostraram elevados em pacientes que morreram em função da infecção pelo novo coronavírus, e com dados demográficos que representam fatores de risco. Agora, um aplicativo disponível à comunidade médica usa o modelo para fazer predições de severidade em tempo real.
Além de modelos de IA treinados para detectar a COVID-19 a partir de exames de imagens, que terá aplicação clínica e científica, a empresa também está lançando uma ferramenta que usa análise inteligente de vídeo e discurso para monitorar os ambientes hospitalares.
O sistema foi treinado com imagens disponíveis publicamente no GitHub. Por enquanto ele pode ser usado para direcionar pacientes em atendimento inicial para exames mais específicos, mas se treinado com mais dados, ele poderá fazer predições sobre o avanço da doença nos pacientes infectados.
A ferramenta reconhece nas imagens de raio X as regiões com probabilidade de desenvolver pneumonia, permitindo que os pacientes que desenvolverão quadros mais graves da COVID-19 recebam o tratamento adequado.
