Saber de quanto tempo é uma gravidez sustenta quase todo o pré-natal, do calendário de exames às decisões sobre o parto. Mesmo assim, dois terços das pessoas no mundo não têm acesso a exames de imagem como o ultrassom, e a Organização Mundial da Saúde estima mais de 250.000 mortes evitáveis por ano por complicações na gravidez. O Google Research publicou um estudo prospectivo que sugere que profissionais de saúde sem formação em ultrassonografia, com uma sonda portátil barata e um modelo de IA no celular, conseguem datar uma gravidez com precisão parecida com a de especialistas.
O método se baseia em varreduras às cegas: em vez de procurar imagens precisas do feto, o operador desliza a sonda pela barriga num padrão fixo, e o modelo faz a interpretação. O estudo, publicado na JAMA Network Open com a Jacaranda Health e a Northwestern University, avaliou 385 participantes entre 16 e 36 semanas de gestação em Chicago e Nairóbi, com operadores iniciantes e uma sonda Clarius C3 com a qual o modelo não tinha sido treinado. Originalmente, ele aprendeu com exames da Carolina do Norte e da Zâmbia feitos com outras sondas. A equipe o adaptou com um pequeno grupo piloto de 120 participantes de Chicago, cerca de 6% dos dados de treino originais, e não usou nenhum dado de Nairóbi, de modo que esse local serviu de teste independente.
O erro médio do modelo foi de 4,18 dias, contra 4,48 dias de ultrassonografistas experientes com medições padrão, o suficiente para o teste de não inferioridade do estudo. Ficou em 4,10 dias em Chicago e 4,27 em Nairóbi, e se saiu melhor que as fórmulas padrão em fetos incomumente grandes. Rodar em clínicas reais também trouxe lições práticas, como o valor de baterias trocáveis entre pacientes e a importância de estimativas de confiança que rejeitam varreduras ruins e mostram a incerteza ao profissional.
É um dos resultados de IA médica mais úteis do ano porque ataca uma lacuna básica, e não um diagnóstico de nicho, e porque o teste foi prospectivo, ao vivo e em parte externo. Combina com o esforço mais amplo do Google, junto ao trabalho de triagem de tuberculose, de levar modelos de saúde dos dados retrospectivos para as clínicas.
Os limites aparecem no próprio desenho do estudo. Os dois locais eram hospitais urbanos, não os postos rurais onde o acesso é pior. O modelo precisou de reajuste para uma sonda nova, o que qualquer expansão maior teria de repetir. Continua sendo um sistema de pesquisa, e não um produto aprovado, e o Google não dá prazo para aprovação regulatória nem para implantação. Alguns dias de precisão média também dizem pouco sobre os casos raros em que um erro pesa mais.