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Inteligência artificial tem sucesso ao detectar câncer de pulmão
Um novo estudo, conduzido por pesquisadores do Google e diversos centros médicos dos Estados Unidos, mostrou ótimos resultados da Inteligência Artificial (IA) na identificação de câncer de pulmão: só no ano passado, a doença causou a morte de 1,7 milhão de pessoas.
Os pesquisadores criaram uma rede neural com base em IA e a treinaram fornecendo diversas tomografias de pacientes cujos diagnósticos eram já conhecidos. Alguns revelavam o aparecimento de câncer de pulmão, algumas tomografias apresentavam exames de pacientes saudáveis e outros exames apresentavam nódulos que depois foram identificados como cancerosos.
A rede desenvolvida tem como base um algoritmo que aprende à medida que é utilizado. Ele passa por um processo conhecido como aprendizado profundo (deep learning), algo já utilizado para permitir que computadores compreendam a fala e identifiquem objetos.
“Usamos um conjunto de dados para o treinamento e demos uma aula ao sistema, aplicando provas rápidas para ajudá-lo a aprender o que é o câncer e o que pode ou não pode se tornar câncer no futuro”, explicou Daniel Tse, médico que gerencia o projeto do Google e co-autor do estudo.
Segundo Tse, foi feito por fim um exame final com uso de dados que o sistema jamais tinha visto e o resultado foi uma nota A: após testes com 6;716 casos, o sistema obteve 94% de precisão.
Em comparação com seis radiologistas, nos casos em que não havia tomografia anterior disponível, o modelo artificial superou os médicos. Já quando havia uma imagem anterior de tomografia, o progresso da máquina e dos doutores foi comparável.
O sistema de inteligência artificial pode abrir espaço para que se alcance resultados superiores aos das tomografias convencionais. O método tradicional pode não identificar tumores, confundir manchas benignas com malignas e expor os pacientes a procedimentos mais delicados como cirurgias e biópsias pulmonares.
Mas a IA, por outro lado, devido a capacidade de processamento de vastos volumes de dados, pode reconhecer padrões sutis que os olhos humanos não enxergam. A rede neural desenvolvida, no entanto, ainda não está pronta para uso clínico e os pesquisadores estão colaborando com instituições do mundo todo para implantar a tecnologia em um futuro próximo.
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