Resumo
O projeto de pesquisa colaborativa em Inteligência Artificial para Melhoria dos Resultados em Doenças Infecciosas em Receptores de Transplante Renal (AIIDKIT) representa uma iniciativa que une extensos conjuntos de dados de transplante renal do Brasil e da Suíça para impulsionar as capacidades de modelagem preditiva no âmbito da medicina de transplante. Ao capitalizar a riqueza de dados originados de populações de pacientes diversas e diferentes sistemas de saúde, o projeto objetiva inovar na previsão de riscos de infecção em receptores de transplante renal por meio da aplicação de técnicas computacionais avançadas, notavelmente a utilização de Redes Neurais baseadas em Atenção. Esta abordagem visa não apenas aprimorar a precisão das avaliações prognósticas, mas também fornecer percepções personalizadas sobre as trajetórias individuais dos pacientes, integrando Registros Médicos Eletrônicos e informações contextuais suplementares. A colaboração de uma equipe multidisciplinar composta por pesquisadores da Universidade de São Paulo, da Universidade Estadual Paulista, e da Universidade de Genebra sublinham um compromisso com o avanço da saúde impulsionada por IA. Por meio da análise de dados, refinamento de modelos e a exploração de novas representações de dados, o projeto busca estabelecer um arcabouço preditivo que possa se adaptar às complexidades das dinâmicas de transplante renal. Modelando os dados de trajetória de transplante como entrada para Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) e como estruturas de grafos para investigar Redes de Atenção de Grafos (GATs), o projeto visa fornecer percepções personalizadas sobre os resultados dos pacientes e suscetibilidade a infecções. O objetivo é dar suporte à tomada de decisão em relação a tratamentos de profilaxia e terapia imunossupressora. Ao promover a troca de conhecimentos e recursos entre as instituições de pesquisa brasileiras e suíças, o AIIDKIT visa não apenas abordar os desafios imediatos em doenças infecciosas pós-transplante renal, mas também estabelecer a base para inovações no campo da medicina de transplante. (AU)
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