Como usar o aprendizado de máquina e a inteligência artificial na pesquisa em saúde ambiental?

2 Predição de resultados de saúde

Predição de desfecho de saúde é o processo de estimar a probabilidade ou gravidade de uma condição ou evento de saúde, como asma, doença cardiovascular ou mortalidade, com base na exposição e outros fatores. O ML/AI pode ajudar os pesquisadores de saúde ambiental a melhorar a previsão de resultados de saúde usando vários tipos de dados, como registros clínicos, biomarcadores, informações genéticas e indicadores ambientais, e aplicando diferentes modelos, como regressão, classificação ou análise de sobrevivência, para identificar associações e relações causais entre os dados. Por exemplo, ML/AI pode ser usado para prever o risco de hospitalização ou morte devido a COVID-19, com base na exposição à poluição do ar, características demográficas, comorbidades e fatores comportamentais.

3 Avaliação do risco

A avaliação de risco é o processo de avaliar os potenciais efeitos adversos de um agente ambiental sobre a saúde e o bem-estar humanos e a incerteza associada à avaliação. O ML/AI pode ajudar os pesquisadores de saúde ambiental a melhorar a avaliação de risco incorporando múltiplas fontes de evidência, como estudos epidemiológicos, experimentos toxicológicos e modelos mecanicistas, e aplicando métodos, como metanálise, inferência bayesiana ou inferência causal, para sintetizar a evidência e quantificar a incerteza. Por exemplo, o ML/AI pode ser usado para avaliar o risco de câncer decorrente da exposição ao arsênio na água potável, com base em uma combinação de dados humanos e animais, e para estimar o impacto de diferentes cenários de exposição e intervenções.

4 Avaliação da intervenção

A avaliação de intervenção é o processo de medir a efetividade e o impacto de uma ação ou política que visa reduzir ou prevenir a exposição a um agente ambiental ou melhorar os resultados de saúde. O ML/AI pode ajudar os pesquisadores de saúde ambiental a melhorar a avaliação da intervenção usando vários tipos de dados, como dados experimentais, observacionais ou simulados, e aplicando técnicas, como ensaios clínicos randomizados, desenhos quase-experimentais ou análise contrafactual, para estimar os efeitos causais da intervenção e explicar o viés de confusão e seleção. Por exemplo, o ML/AI pode ser usado para avaliar o impacto de uma zona de baixa emissão na qualidade do ar e nos resultados de saúde, com base em medições antes e depois dos níveis de poluição e indicadores de saúde, e comparando com um grupo de controle ou um grupo de controle sintético.