Modelo de aprendizagem profunda do MIT tem como objetivo prever o risco futuro de câncer
O objetivo do sistema MIT é permitir que os médicos personalizem os programas de triagem e prevenção em nível individual e tornem o diagnóstico tardio uma relíquia do passado. . Atualmente, a recomendação da American Cancer Society é de exibições anuais a partir de 45. A US Preventative Task Force recomenda a triagem bi-anual a partir de 50.
A equipe do MIT quer eliminar o tamanho único Abordar e personalizar os rastreios em torno do risco de desenvolver câncer. A equipe descobriu que seu modelo era "significativamente" melhor em prever o risco de câncer do que as abordagens existentes. Foi capaz de colocar com precisão 31% de todos os pacientes com câncer em sua categoria de maior risco, em comparação com apenas 18% para os modelos tradicionais.
Os pesquisadores treinaram seu modelo de aprendizagem profunda para induzir os padrões diretamente dos dados de mais de 90.000 mamografias. O modelo é capaz de captar padrões que são muito sutis e complexos para o olho humano detectar. O novo modelo também é mais preciso para minorias, já que a maioria dos modelos de detecção precoce foi desenvolvida em populações de mulheres brancas.
Pesquisadores dizem que isso é particularmente importante para mulheres afro-americanas que têm 43% mais chances de morrer do que mulheres brancas. O novo sistema pode um dia permitir que os médicos usem mamografias para ver se os pacientes correm um risco maior de outros problemas de saúde, como doenças cardiovasculares ou outros tipos de câncer.
Via: Slash Gear
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