A Inteligência Artificial (IA) tem sido uma ferramente que mostra um grande potencial de aplicação na medicina. Um dos seus últimos feitos consiste no fato de, ao analisar imagens de patologia de pacientes com câncer de próstata, um software de IA foi capaz de identificar características relevantes para o prognóstico da doença que não foram observados anteriormente.
A tecnologia de IA foi desenvolvida pelo RIKEN Center for Advanced Intelligence Project (AIP) no Japão e a pesquisa foi publicada na revista científica Nature Communications. Segundo Yoichiro Yamamoto, um dos autores do estudo, essa tecnologia pode contribuir para a medicina “personalizada”, possibilitando uma previsão com alta precisão na recorrência do câncer.
A abordagem utilizada foi a de aprendizado não supervisionada, na qual a IA aprendeu usando redes neurais não supervisionadas. Nesse tipo de aprendizado, busca-se identificar padrões sem um objetivo específico. Os pesquisadores desenvolveram um método para traduzir os recursos encontrados pela IA em imagens de alta resolução.
Para o estudo, foram usadas um grande número de imagens de slides de patologia da próstata (cerca de 13.188) e uma grande quantidade de dados (aproximadamente 86 bilhões de amostras de imagens subdividas para as redes neurais). Os pesquisadores perceberam que os resultados mostrados pela Inteligência Artificial (AUC = 0,820) eram melhores que os critérios estabelecidos por patologistas (chamado Escore de Gleason, uma pontuação dada a um câncer de próstata a partir de sua aparência microscópica) (AUC = 0,744). Porém, o melhor resultado mesmo foi para o caso em que as duas técnicas foram combinados (AUC = 0,842).
Isso significa que, com o uso da tecnologia desenvolvida, houve maior precisão na recorrência de câncer de próstata em comparação com o diagnóstico baseado apenas no patologista. Porém, quando se uniram as previsões da IA com o diagnóstico do patologista, o resultado foi ainda mais preciso. Ou seja: a IA mostrou que pode adquirir automaticamente conhecimento compreensível ao ser humano e que pode ser uma boa ferramenta auxiliar no diagnóstico de câncer.
Fontes: Science Daily
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Larissa Fereguetti
Cientista e Engenheira de Saúde Pública, com mestrado, também doutorado em Modelagem Matemática e Computacional; com conhecimento em Sistemas Complexos, Redes e Epidemiologia; fascinada por tecnologia.