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Como a inteligência artificial pode detectar o câncer

Estadão destaca que sistemas de inteligência artificial (IA) se mostraram tão bons ou melhores que médicos para detectar tumores cancerígenos em imagens de pulmões captadas por tomografias computadorizadas.

É o que mostra um recente estudo realizado por pesquisadores do Google e de diversos centros médicos, publicado na revista Nature Medicine. Ainda em desenvolvimento, a tecnologia não está pronta para uso geral, mas oferece um vislumbre do futuro da IA na medicina.

O reconhecimento de imagens é uma das áreas mais promissoras da IA. As mesmas atividades que são feitas por humanos ao analisar exames de raio X também podem ser realizadas por computadores. Desde que eles sejam ensinados: inserindo um enorme volume de dados de imagens médicas em sistemas chamados redes neurais artificiais, pesquisadores podem treinar máquinas a reconhecer padrões ligados a uma doença, como pneumonia ou câncer. São dados difíceis para uma pessoa ler.

O sistema segue um algoritmo e aprende à medida que assimila os dados. Quanto mais informações recebe, melhor pode interpretá-las. Conhecido como aprendizado profundo, esse processo é o mesmo que permite a computadores entenderem a fala de pessoas ou dirijam carros sozinhos.

Sistema. No novo estudo, os pesquisadores utilizaram a IA para detectar câncer do pulmão em exames de tomografia computadorizada. A doença causou 160 mil mortes nos EUA no ano passado – no mundo, foram 1,7 milhão de óbitos.

Além de localizarem cânceres explícitos, os exames também identificam pontos que podem se transformar em câncer futuramente, de modo que radiologistas podem dividir pacientes em grupos de risco. Hoje, porém, é difícil distinguir um ponto benigno de um maligno.

Os pesquisadores achavam que os computadores funcionariam melhor. “Todo o processo é como o de um aluno na escola”, disse Daniel Tse, gerente de projetos do Google. “Com um conjunto de dados, o computador começou a aprender o que é um câncer e o que será ou não um câncer no futuro. Depois, ele faz vários exercícios e uma prova, para ver se aprendeu.”

No teste, o sistema foi submetido a 6.716 casos com diagnósticos já conhecidos. Teve precisão de 94%, maior que as demonstrações feitas com médicos humanos quando não havia nenhum exame para comparação. Quando um exame de imagem estava à disposição para comparação, máquina e médicos ficaram empatados.

Mas os algoritmos não devem tirar o emprego dos radiologistas. “A ideia é ajudar os médicos, não substituí-los”, diz Eric Topól, diretor do Scripps Research Translational Institute, na Califórnia. Para ele, há riscos potenciais em fazer a troca: um radiologista que interpreta mal uma imagem pode prejudicar um paciente, mas um sistema de IA falho pode causar danos para muitos. Antes de serem liberados, disse ele, os sistemas devem ser estudados rigorosamente.

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