Criado pelas equipes da Google Health e da universidade Imperial College London, modelo de computador foi superior na leitura de mamografias
Um estudo divulgado pela revista Nature apontou que algoritmos de inteligência artificial podem apresentar resultados superiores no diagnóstico de câncer de mama do que a avaliação humana. Desenvolvido em parceria com a equipe do Google Health e da universidade Imperial College London, o algoritmo superou a análise de seis radiologistas na leitura de mamografias.
Para desenvolver o algoritmo capaz de verificar corretamente os exames de raio-x apresentados, a equipe utilizou 25,856 mamografias de mulheres do Reino Unido e 3,097 exames de mulheres dos EUA para treinar a IA.
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De acordo com a equipe, após o treinamento do modelo escolhido, a tecnologia foi capaz de identificar câncer de mama “em mamografias de mulheres que sabidamente tiveram câncer de mama comprovado por biópsia ou resultados normais de imagem de acompanhamento pelo menos 365 dias depois.”
Os resultados, como aponta a Nature, foram bem satisfatórios. A IA apresentou um diagnóstico melhor do que os realizados anteriormente e também foi superior a análise de seis especialistas, que participaram da pesquisa e interpretaram cerca de 500 exames disponíveis no estudo.
No total, a IA conseguiu reduzir de 5,7% e 1,2% o número de falsos positivos nos exames enviados por Estados Unidos e Reino Unido, respectivamente; e a diminuição de 9,4% e 2,7% de falsos negativos, também correspondendo a EUA e Reino Unido.
Conduzido por Scott Mayer McKinney, engenheiro de machine learning para a divisão de healthcare da Google, o estudo conclui que em algum momento futuro a tecnologia terá papel fundamental para a detecção precoce de câncer de mama, mas ainda são necessários diversos testes e outros estudos para conseguir transportar os resultados alcançados nessa pesquisa para o mundo real.
Como o próprio estudo aponta, fatores como tecnologias diferentes e os biotipos físicos analisados (mulheres de apenas duas regiões) ainda são uma amostra muito pequena para dar o aval a um uso em larga escala desse processo.
