Inteligência artificial marca mais uma vitória no diagnóstico de câncer de mama

Os médicos humanos mais uma vez ficaram aquém da inteligência artificial em um teste para diagnosticar com precisão o câncer de mama, acrescentando mais evidências de que diagnósticos auxiliados por IA podem em breve ser comuns. Pesquisadores da Universidade de Washington e UCLA criaram um sistema que foi capaz de distinguir entre um par de condições que os médicos humanos muitas vezes lutam para identificar corretamente.

Os resultados são reminiscente de um esforço do Google para detectar câncer de mama metastático usando IA, que a empresa diz ter 99% de precisão. A empresa alega que outro projeto, destinado a detectar câncer de pulmão em estágio inicial, também pode superar os médicos. Gigante de tecnologia rival A Microsoft tem vários projetos que usam algoritmos para combater o câncer e está trabalhando com a Adaptive Biotechnologies de Seattle em um sistema que usa AI para diagnosticar várias doenças a partir de um único exame de sangue.

"O sistema está longe de ser autônomo, pode se tornar uma ferramenta para ajudar os médicos a serem mais precisos", disse Linda Shapiro, professora de ciência da computação na UW. "Estamos cobrando isso como algo como diagnóstico auxiliado por computador, onde ele pode fazer sugestões e mostrar aos patologistas o que está pensando e por quê", disse ela.

Shapiro disse que o avanço foi graças aos esforços de Ezgi Mercan, um estudante de doutorado na Universidade de Washington que inventou uma nova maneira de descrever estruturas cancerígenas para que elas pudessem ser compreendidas por algoritmos de aprendizado de máquina.

Mercan baseou a abordagem em conversas com o Dr. Donald Weaver, um patologista que mostrou a Mercan seus próprios métodos para detectar o câncer de mama. Os resultados foram publicados hoje na revista JAMA Network Open.

O algoritmo superou o desempenho de patologistas humanos quando se identificou a identificação de carcinoma ductal in situ por atipia - duas condições comumente mal diagnosticadas. As taxas de precisão foram de 89% para o sistema e 70% para os patologistas. A abordagem baseada em computador teve precisão semelhante ao grupo de 87 médicos em diferenciar tecidos de câncer de não-cancerígenos. Distinguir atipia de mama de carcinoma ductal in situ é importante clinicamente, mas muito desafiador para os patologistas. Às vezes os médicos nem sequer concordam com o diagnóstico anterior quando são mostrados o mesmo caso um ano depois ”, disse o Dr. Joann Elmore, professor de medicina na Escola de Medicina David Geffen, na UCLA, em um comunicado.

Um obstáculo entre pesquisadores americanos e um sistema confiável de IA para diagnósticos de câncer é a falta de dados disponíveis, dadas as regras rígidas que regem os registros dos pacientes. Na China, os pesquisadores construíram um sistema altamente preciso para diagnosticar doenças infantis que foi facilitado, em parte, pelas leis mais relaxantes de compartilhamento de dados do país. Para criar o conjunto de dados necessário para treinar seus algoritmos, o UW e os pesquisadores da UCLA confiaram no Dr. Jamen Bartlett, que rotulou dezenas de imagens complexas ao longo de nove meses. Sachin Mehta, estudante de doutorado na UW, também contribuiu para o projeto.

Via: Geek Wire