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A China criou um hospital virtual usando inteligência artificial para aprimorar as habilidades de agentes médicos. A iniciativa é do Instituto de Pesquisa da Indústria de IA (AIR) da Universidade Tsinghua em parceria com o Departamento de Ciência da Computação e Tecnologia da mesma instituição.
No “Agent Hospital”, todos os pacientes, enfermeiros e médicos são representados por agentes autônomos, alimentados por grandes modelos (GPT-3.5 e GPT 4.0), que simulam cenários típicos: início da doença, triagem, registro, consulta, exame, diagnóstico, prescrição, reabilitação e acompanhamento.
“O objetivo é permitir que agentes inteligentes acumulem conhecimento médico de forma autônoma durante o diagnóstico, tratamento e processo de aprendizagem, assim como médicos humanos, e alcancem a evolução contínua das capacidades médicas”, diz o artigo.
Como funciona?
- Em um dos cenários, o personagem agente paciente Kenneth Morgan fica doente e vai ao hospital para pedir ajuda;
- Depois de analisar os sintomas de Morgan, a enfermeira de triagem Katherine Li o encaminha para um departamento específico para tratamento;
- Morgan concluirá o registro, a consulta e o exame médico de acordo com as instruções do médico;
- O Dr. Robert lhe dará o diagnóstico final e o plano de tratamento;
- Morgan irá para casa descansar de acordo com as instruções do médico e informará o hospital sobre sua recuperação até que ele precise ir ao hospital novamente quando estiver doente.
A equipe construiu registros médicos de dezenas de milhares de pacientes virtuais diagnosticados com oito doenças respiratórias, incluindo influenza A, influenza B e COVID-19.
“Supondo que um médico humano trate cerca de 100 pacientes por semana, um médico humano pode levar dois anos para diagnosticar 10.000 pacientes, mas um médico inteligente pode concluir a tarefa em apenas alguns dias”, diz o artigo.
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Ganhando tempo e habilidade
Segundo os pesquisadores, a maioria dos métodos tradicionais de treinamento de modelos médicos requer uma grande quantidade de dados e informações aplicadas manualmente. Mas eles acreditam que o processo de melhoria das capacidades médicas não deveria depender de dados tão grandes.
Por isso, a equipe projetou um algoritmo de autoevolução de agentes inteligentes chamado “MedAgent-Zero”. O modelo usa duas abordagens: aprendizado (ou seja, leitura de literatura médica) e prática (ou seja, interação com pacientes virtuais e tomada de decisões de diagnóstico e tratamento).
Assim, o agente médico pode interagir com pacientes virtuais de acordo com o processo de diagnóstico e tratamento, acumulando experiência, enquanto conduz o aprendizado autônomo, simulando o processo de aprendizagem de documentos médicos com base em questões geradas pelo LLM.
Apesar dos resultados promissores, o trabalho de pesquisa ainda apresenta certas limitações. Agora, os pesquisadores pretendem otimizar os tipos de doenças cobertas, o nível de detalhes do ambiente de simulação e a seleção e otimização da base do modelo.
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