Agora, essa abordagem está gerando novos insights sobre complicações na gravidez, endometriose, mortalidade materna, câncer de mama e cervical e outras preocupações com a saúde da mulher que devem se traduzir em melhor atendimento.
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A ciência computacional está ajudando a pesquisa na saúde da mulher de duas maneiras principais. Uma envolve o uso do aprendizado de máquina da IA para analisar vastos conjuntos de dados e, assim, tirar conclusões amplas. O outro extrai informações de pacientes individuais para fazer avaliações ou previsões aplicáveis especificamente para eles.
Uma razão para esse progresso é que as simulações em larga escala agora são baratas e rápidas, possibilitando que os cientistas possam analisar conjuntos de dados muito grandes em suas instituições.
Por exemplo, um estudo de mortes de mulheres ligadas ao parto em 200 países exigiu a simulação de centenas de milhares de parâmetros de saúde estimados que poderiam influenciar a saúde das mulheres neste momento crucial, diz Zachary Ward, pesquisador deste projeto na Harvard’s TH Chan School de Saúde Pública. Tal empreendimento não teria sido viável nem mesmo uma década atrás, diz ele. Do jeito que estava, os computadores de alto desempenho trabalharam ininterruptamente por um ano para processar todos os números, revelando fatores que poderiam fazer a maior diferença para salvar vidas.
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Usando big data para grandes objetivos
As simulações em larga escala formam a espinha dorsal dos esforços de Zachary Ward para melhorar a saúde das mulheres em todo o mundo. Com base em dados disponíveis globalmente, sua equipe calcula possíveis fatores que contribuem para a mortalidade materna – a quantidade de cuidados pré-natais que as mulheres grávidas recebem em cada país, por exemplo, ou suas taxas de pressão alta ou acesso a instalações médicas de parto – usando mais de 400 mil consultas médicas, parâmetros sociais, econômicos e outros.
Embora tenha caído mais de 40% nos últimos 30 anos, essa mortalidade continua alta. A simulação de possíveis intervenções em todo o mundo permitiu à equipe de cientistas identificar aquelas que poderiam ter os maiores impactos.
Embora os cálculos do computador não tenham gerado nenhuma intervenção única e definitiva, Ward diz que coletar essas informações é crucial. “Gostaria de ver os formuladores de políticas tomarem decisões baseadas em dados”, diz ele. À medida que ele e outros cientistas continuam a usar a ciência computacional para a saúde da mulher, essa perspectiva se torna mais provável.
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