Sistema de inteligência artificial promete diagnosticar cancro do pulmão com mais precisão que radiologistas

National Cancer Institute / Wikimedia

Um grupo de cientistas da Google e da universidade norte-americana Northwestern desenvolveram um sistema de inteligência artificial que promete detetar melhor o cancro de pulmão do que os radiologistas, conclui um estudo publicado na terça-feira.

Segundo informaram os autores, a nova técnica – que poderá facilitar o diagnóstico precoce de um tipo de tumor que por ano mata mais de um milhão de pessoas no mundo – foi descrita na mais recente edição da Nature Medicine e demonstra a “precisão” do novo sistema de aprendizagem profunda para detetar este tipo de cancro, avançou o Observador, citando a agência Lusa.

Contudo, os cientistas advertiram que os resultados do estudo devem ser validados clinicamente em grandes populações de doentes.

A aprendizagem profunda (‘deep learning’) é um ramo da inteligência artificial em que os computadores “aprendem” a partir de exemplos e vastas quantidades de dados, criando padrões de análise de informação cada vez mais complexos, que simulam o funcionamento do cérebro.

Com base nesses parâmetros, os investigadores desenvolveram um algoritmo capaz de detetar nódulos pulmonares malignos, por vezes minúsculos, a partir de uma Tomografia Axial Computorizada (TAC) ao tórax, com uma precisão de deteção igual ou superior à dos radiologistas.

Para isso, introduziram 42.290 imagens de TAC e descobriram que o sistema de inteligência artificial foi capaz de detetar os nódulos malignos com uma precisão de 94%, em 6.716 casos de teste.

Athit Perawongmetha / World Bank

O modelo comparou com as provas recolhidas por exames feitos por radiologistas, interpretando TAC ou outros exames e em ambos os casos o sistema computorizado superou a análise dos especialistas, mostra o estudo.

O sistema de aprendizagem profunda também produziu menos falsos-positivos e menos tumores falsos-negativos, acrescentaram os cientistas, num comunicado de imprensa divulgado pela universidade norte-americana.

Mozziyar Etemadi, professor de Medicina e Engenharia na Universidade Northwestern e um dos autores do artigo científico sobre o estudo, explicou que os radiologistas examinam geralmente centenas de imagens bidimensionais numa única tomografia computadorizada, enquanto o novo sistema permite fazer ‘instantâneos’ de análise em três dimensões (3D).

“A inteligência artificial em 3D pode ser muito mais sensível na sua capacidade de detetar o cancro do pulmão mais cedo do que o olho humano que analisa imagens bidimensionais”, resume o investigador. Para construir a inteligência artificial para analisar TAC desta forma é preciso “um enorme sistema informático à escala Google“, precisou Mozziyar Etemadi.

Sharavya Shetty, da divisão de inteligência artificial da Google, considerou que “o sistema agora apresentado examina a forma como a inteligência artificial se pode utilizar para melhorar e otimizar o processo de triagem realizada através de TAC com doses baixas de radiação e os resultados são prometedores”.

A universidade referiu que os exames torácicos servem para identificar o tumor e reduzir as taxas de mortalidade, mas “também se produzem altas taxas de erro” enquanto o novo sistema permite categorizar uma lesão com mais especificidade porque, não só permite diagnosticar melhor uma pessoa com cancro, também permite aferir se a pessoa não tem cancro e poupá-la a uma biopsia pulmonar invasiva, cara e com riscos.

Taísa Pagno TP, ZAP //

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