Segundo relatório, o modelo pode detectar deficiência de fala em descrições escritas de uma imagem que mostra um aparente roubo de biscoito (veja a imagem abaixo) e prever com 7 anos de antecedência se alguém seria diagnosticado.
A I.A também foi capaz de analisar os padrões de linguagem dos participantes na imagem, muitas vezes usado para testar distúrbios cognitivos, e previu com precisão quase 75% dos participantes com diagnóstico de Alzheimer. O sistema foi treinado para procurar sinais de declínio cognitivo, como erros de ortografia, repetição e frases de duas palavras.
Se implantado, pode ajudar no rastreamento precoce e monitoramento da doença. Travar a demência mais cedo pode melhorar o tratamento possível. Os resultados ainda são semelhantes aos do mini exame do estado mental comum usado para avaliar o Alzheimer, que afeta cerca de 5,8 milhões de americanos – e 1,2 milhões de brasileiros.
Os relatórios apontam que o modelo é baseado em dados de apenas “algumas centenas de participantes racial e geograficamente homogêneos” – especificamente, a maioria de pessoas brancas de descendência europeia do Framingham Heart Study.
O estudo da IBM foi publicado na quinta-feira passada, no The Lancet eClinicalMedicine.
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