Google construiu um câncer de pulmão diagnosticando AI e as implicações são enormes

Um sistema inovador para prever o câncer de pulmão pode fazer uma grande mudança nas taxas de sobrevivência, com o Google explorando como a inteligência artificial poderia melhorar drasticamente as taxas de diagnóstico. Apesar dos avanços no tratamento do câncer, o câncer de pulmão continua sendo uma das doenças mais letais, até porque a dificuldade em identificá-lo entre os pacientes significa que muitas vezes é tarde demais para ser tratado.

Parte do problema é que, embora as técnicas de rastreamento sejam conhecidas, elas vêm com um enorme desafio. em termos de avaliação. Foi mostrado que a triagem por tomografia de baixa dose, por exemplo, ajuda a reduzir as taxas de mortalidade porque pode levar as pessoas ao tratamento mais cedo. Infelizmente, é tempo e experiência intensiva.

Isso porque exige que um radiologista vasculhe as centenas de imagens 2D que uma tomografia computadorizada produz. A partir dessas imagens, eles precisam identificar um possível tumor, que pode ser minúsculo. A pesquisa do Google, que está sendo publicada hoje na Nature Medicine, ajuda com isso.

O AI pega essas imagens 2D e as combina em um volume 3D. O modelo pode usar isso para criar uma previsão de malignidade do câncer de pulmão, bem como "identificar tecidos malignos sutis nos pulmões", diz o Google. Melhorando o desempenho ainda mais significativamente, o sistema pode levar em conta as informações coletadas nas varreduras anteriores e comparar quaisquer áreas de possível crescimento do tumor.

A taxa de melhoria para diagnósticos é significativa. Usando uma única TC, o modelo do Google atingiu ou superou o desempenho de seis radiologistas humanos. Na verdade, a inteligência artificial do Google conseguiu detectar 5% a mais de casos de câncer - e reduziu os casos de falsos positivos em mais de 11% - em comparação com os radiologistas não assistidos.

Para treinar sua inteligência artificial, o Google usou quase 46 mil casos de rastreamento de tomografia computadorizada sem identificação. Alguns deles tinham tumores presentes, outros não. Um segundo conjunto de dados foi então usado para validar os resultados.

"Onde imagens prévias de tomografia computadorizada estavam disponíveis, o desempenho do modelo estava em comparação com os mesmos radiologistas", conclui o estudo. “Isso cria uma oportunidade para otimizar o processo de triagem por meio de assistência e automação de computadores. Enquanto a grande maioria dos pacientes permanece sem rastreio, mostramos o potencial de modelos de aprendizagem profunda para aumentar a precisão, consistência e adoção de rastreamento de câncer de pulmão em todo o mundo. ”O impacto sobre as taxas de sobrevivência de câncer de pulmão pode ser significativo. Mais de 1,7 milhão de pessoas morrem da doença a cada ano, segundo dados da Organização Mundial de Saúde. O diagnóstico tardio é uma barreira fundamental para o tratamento eficaz. "Apesar do valor das triagens de câncer de pulmão, apenas 2-4% dos pacientes elegíveis nos EUA são examinados hoje", destaca Shravya Shetty, do Google, o líder técnico do projeto. "Este trabalho demonstra o potencial da IA ​​para aumentar a precisão e a consistência, o que poderia ajudar a acelerar a adoção do rastreio do cancro do pulmão em todo o mundo."

É claro que a IA ainda não está pronta para tarefas hospitalares. Em seguida, o Google precisa ver como se comporta na prática clínica, com Shetty e a equipe trabalhando com a equipe do Google Cloud Healthcare e Life Sciences para adicionar o AI à Cloud Healthcare API. As negociações já estão em andamento para construir a validação clínica com parceiros terceirizados.

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Via: Slash Gear