17/05/2019 - Técnicas de Advanced Analytics e Machine Learning são usadas em projeto na Michael J. Fox Foundation para a detecção precoce da doença
Desde 2011, tanto o Machine Learning quanto a análise de dados avançada desempenham um papel significativo em um dos projetos da fundação apoiados pelo SAS, o Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI). Ele consiste na coleta de uma ampla gama de dados de pacientes, que são analisados, com a finalidade de acelerar o diagnóstico da doença. O objetivo do projeto é desenvolver melhores tratamentos para a doença.
O início do tratamento com a doença já em estágio avançado é pouco benéfico para os pacientes. Para fazer um diagnóstico precoce, os cientistas precisam recorrer a biomarcadores válidos - substâncias mensuráveis no sangue, na urina, nas células, no DNA ou em outras partes do corpo -, que podem ser usados para a identificação precoce, possibilitando o acompanhamento de sua progressão ao longo do tempo.
O projeto PPMI foi desenvolvido justamente para ajudar os cientistas a definir os biomarcadores com maior probabilidade de prever a progressão da doença em vários pontos e de forma simultânea. "Mais de mil pacientes que sofrem hoje com o Mal de Parkinson participaram do estudo", diz Anya McGuirk, desenvolvedora estatística especializada em Pesquisa de Distinção do SAS. "Ele foi feito em 33 cidades nos Estados Unidos, na Europa, em Israel e na Austrália, durante quatro anos e meio. Nesse período, os pesquisadores coletaram vários dados clínicos e de imagem dos pacientes ao longo de 11 visitas."
"No passado, os pesquisadores usaram modelos convencionais de Machine Learning, que exigem a criação de um modelo separado para cada uma das 11 visitas ao paciente. Mas o Mal de Parkinson é progressivo e os resultados obtidos na primeira visita estão relacionados às outras seguintes. O PPMI foi único projeto que fez uso de um modelo de regressão de aprendizado multitarefa que avalia os dados de todas as visitas, de forma simultânea."
Levando em consideração a relação existente entre várias tarefas, esse tipo de aprendizado melhora todo o desempenho do modelo. "Digamos que os dados obtidos durante uma visita estejam confusos, resultados de um desleixo na hora de coletar as amostras, por exemplo. Se a prevenção da doença for feita com base nessa única visita, a leitura dos dados será imprecisa", diz McGuirk.