• Fábio Henrique Araújo

Saúde 4.0 News - edição #47

Resumo semanal de notícias sobre Tecnologia, Inovação e Gestão na Saúde 4.0






1) Cientistas transformam coronavírus em música para guiar pesquisas


Diversos estudos estão sendo feitos em relação ao novo coronavírus (SARS-CoV-2), responsável por provocar a doença COVID-19, e um deles visa usar a inteligência artificial para transformar o vírus em música, como forma de buscar mais detalhes sobre sua estrutura. A pesquisa vem sendo feita pelo Instituto de Tecnologia de Massachusetts, o MIT.


Com esse sistema de inteligência artificial, o novo coronavírus tem a sua estrutura convertida em uma representação de áudio graças às suas proteínas espinhosas que espalham a infecção saindo do vírus e se incorporando às células humanas. Esses "espinhos" são aqueles que fazem o coronavírus parecer com uma coroa, e são compostos por aminoácidos, basicamente blocos de proteção de proteína.


O MIT, então, transformou essas estruturas do novo coronavírus em sons, fornecendo a cada aminoácido uma nota única dentro de uma escala musical. Chegando a vez do algoritmo, os sons são convertidos em um pedaço de música que reflete a forma na qual as proteínas são dispostas. Markus Buehler, líder do projeto do MIT, disse que a música gerada pela inteligência artificial oferece conclusões únicas sobre o novo coronavírus. "Nossos cérebros são ótimos em processar o som. Em uma varredura, nossos ouvidos captam todas as suas características hierárquicas: tom, timbre, volume, melodia, ritmo e acordes", conta o cientista. (...) (Fonte: Canaltech)




2) Einstein e USP criam inteligência artificial para covid-19


Pesquisadores do Hospital Israelita Albert Einstein, com participação de pesquisadores do Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde (Labdaps) da Universidade de São Paulo (USP), criaram um algoritmo de inteligência artificial (IA) capaz de detectar quais pacientes têm o novo coronavírus, com base apenas em exames de sangue e informações básicas de admissão em unidades hospitalares. A ferramenta pode ajudar médicos na ausência de testes específicos para a doença e,segundo os pesquisadores, é a primeira iniciativa do tipo no mundo.


O algoritmo têm índice de acerto de 77% tanto para casos positivos quanto negativos, o que significa que para cada caso testado positivo, ele acertou em 77% das vezes. O mesmo vale para casos negativos. "Os resultados são promissores e tendem a melhorar. Conforme a prevalência da doença aumenta e esses dados ficam disponíveis, melhor a inteligência artificial fica", explica aoEstadoAndré Batista, um dos pesquisadores envolvidos no projeto, ligado tanto à USP como ao Einstein.


O sistema de IA foi treinado usando dados de 235 pacientes atendidos com suspeita de contaminação no Hospital Israelita Albert Einstein, entre os dias 17 e 30 de março. Dentro desse grupo, 102 pessoas testaram positivo para a doença. Para chegar a um veredicto, a IA aprendeu a analisar 15 variáveis diferentes, como idade, sexo, ou a quantidade de hemoglobina, plaquetas e glóbulos vermelhos - fatores que qualquer exame de sangue comum consegue detectar. Os três fatores mais importantes detectados pela máquina são eosinófilos, linfócitos e leucócitos - células que fazem parte do sistema imunológico dos seres humanos e costumam surgir como reação à presença de uma doença no corpo. (...) (Fonte: Terra)




3) Startup de tecnologia da saúde cria Mapa de Vulnerabilidades das Comunidades no COVID-19


Com o coronavírus continua se espalhando pelos Estados Unidos, a Jvion, uma startup de tecnologia da saúde com sede em Atlanta, Geórgia, criou um Mapa de Vulnerabilidade da Comunidade COVID , em parceria com o Microsoft Azure Maps. O mapa permite pesquisar e aprofundar as comunidades para ver as populações mais vulneráveis ​​a resultados graves se infectadas por um vírus semelhante ao COVID e os fatores socioeconômicos que geram esse risco.


De acordo com Jvion, as informações fornecidas no mapa são o resultado da análise interna de 30 milhões de registros de pacientes desidentificados dentro do Jvion AI CORE. Os resultados foram modelados em vírus respiratórios com características e sintomas semelhantes ao COVID. Os dados para casos relatados são atualizados diariamente no The New York Times.


Fundada em 2011 por Shantanu Nigam, a Jvion, com sede em Johns Creek, Geórgia, ajuda os sistemas e provedores de assistência médica a evitar danos e reduzir custos através de sua solução de análise prescritiva habilitada para IA. A Jvion Machine vai além da simples análise preditiva para identificar pacientes em uma trajetória de alto risco e para quem a intervenção provavelmente será bem-sucedida.


Jvion determina as intervenções que reduzirão mais efetivamente o risco e permitirão a ação clínica. E acelera o tempo de valorização, aproveitando a inteligência estabelecida no nível do paciente para impulsionar o envolvimento entre hospitais, populações e pacientes. Até o momento, o Jvion Machine foi implantado em cerca de 50 sistemas e 300 hospitais, que relatam reduções médias de 30% para incidentes de danos evitáveis ​​e economia anual de US $ 6,3 milhões. (Fonte: Tech Startups)




4) Startup de Santa Catarina está à frente de projeto de respirador portátil impresso em 3D


Quando o avanço do novo coronavírus mostrou que os respiradores são aparelhos estratégicos para salvar vidas, um grupo de startups brasileiras da incubadora Eretz.bio do Hospital Albert Einstein, de São Paulo, começou a pensar numa solução urgente e acessível. Ganhou força a proposta da startup catarinense Anestech Innovation Rising, fundada pelo médico anestesiologista Diogenes de Oliveira Silva, de fazer um respirador mecânico portátil, em impressora 3D, para ser reproduzido em larga escala, não só no Brasil, mas também no mundo.


A Anestech e a startup Hefesto, de São Paulo, ambas incubadas na Eretz.bio, estão à frente do projeto Breath4life que envolve equipe de 45 especialistas do país. O grupo iniciou um mutirão de trabalho ininterrupto de uma semana, à distância, para criar e concluir o protótipo até a meia-noite desta sexta (27), meta atingida. Como os testes pré-clínicos são complexos, vão seguir até domingo à noite em laboratórios da Unicamp, Poli (USP) e Mackenzie, informa Diogenes Silva. — A partir dos resultados dos testes, vamos escolher qual é o desenho do modelo mais eficiente. Vamos incluir o seu manual de montagem, o seu manual descritivo técnico e o seu manual de uso. Esse modelo será divulgado na internet. Nós temos uma data limite para finalizar hoje (sexta,27) até a meia noite, mas como os testes são robustos, trabalhamos com o prazo de até a meia-noite de domingo — explica o médico empreendedor. (...) (Fonte: NSC)


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