Um estudo da USP (Universidade de São Paulo), com mais de 1,5 mil gestantes de Araraquara, demonstrou que algoritmos conseguem prever, com precisão, o risco de nascimento de bebês com baixo peso — definidos como recém-nascidos com menos de 2,5 kg.
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Os pesquisadores utilizaram uma ferramenta de inteligência artificial, conhecida como machine learning, e testaram quatro algoritmos. No estudo, eles identificaram que o modelo com base nos dados de Araraquara funciona para a população da região Sudeste do Brasil, mas há limitações.
“Para aplicar os modelos na Amazônia ou em países da África, por exemplo, seria necessário fazer adaptações para que se tornasse preditivo de fato. Cada população tem suas especificidades e é preciso calibrar os modelos para que sejam realmente preditivos em diferentes contextos geográficos e sociais”, informou Audêncio Victor, cientista de dados e autor principal do estudo.
Segundo Patrícia Rondó, professora da Faculdade de Saúde Pública e uma das autoras da pesquisa, “os achados têm impacto significativo na prática clínica e na formulação de políticas públicas“.
Crianças neste perfil apresentam risco 20 vezes maior de mortalidade e têm mais chances de desenvolver doenças neurológicas, cardiovasculares, diabetes e problemas de crescimento.
O estudo, que teve apoio da Fapesp (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo), mostrou potencial para auxiliar profissionais da saúde a adotarem medidas para evitar intercorrências ao realizarem intervenções precoces e mais eficazes, como suplementação nutricional, educação materna, aumento de consultas pré-natais e aconselhamento sobre mudanças no estilo de vida. (Com informações do g1)