Os pcs foram tão boas ou melhores do que os médicos pra detectar menores tumores de câncer de pulmão em tomografia computadorizada, em um estudo atingido por pesquisadores do Google e incalculáveis centros médicos. Uma das áreas mais promissoras é o reconhecimento de padrões e a visão de imagens —as mesmas habilidades que os humanos usam pra examinar os porta-instrumentos de microscópios, os raios X, ressonância magnética e outros exames médicos—.
“Temos alguns computadores maiores do universo”, argumentou Daniel Tse, diretor de projetos no Google e um dos autores do post da revista. “Começamos a ansiar ampliar as fronteiras da ciência básica para localizar aplicativos consideráveis e legais nas quais trabalhar.”
No novo estudo, os pesquisadores aplicaram inteligência artificial e a tomografia computadorizada que são usados pra detectar câncer de pulmão em pessoas, uma doença que causou 1,7 milhões de mortes a nível mundial. As tomografias computadorizadas são recomendados para pessoas com alto nível de risco, devido à tua longa história como uma tempestade.
Os estudos descobriram que a avaliação poderá restringir o risco de morte em consequência a do câncer de pulmão. Não obstante, a prova tem deficiências: talvez não detecte um tumor ou confunda manchas benignas com tumores malignos e empurre os pacientes para que se realizem procedimentos invasivos e arriscados, como biópsias ou cirurgias de pulmão.
Além do mais, os radiologistas podem ter avaliações diferentes, ao investigar a mesma imagem. Os pesquisadores pensaram que os pcs poderiam fazê-lo melhor. Depois, começaram a botar à prova suas habilidades pra diagnosticar. “Todo o recurso de experimentação é como o de um estudante na faculdade”, comentou Tse. Avaliado com 6716 casos dos que neste momento se sabia que existia o diagnóstico, o sistema teve uma precisão de 94%.
Concorreu com 6 radiologistas especialistas, sem imagens anteriores disponíveis, e o paradigma de aprendizado profundo venceu os médicos: recebeu menos falsos positivos e falsos negativos. Quando já havia uma pré-visualização de imagem disponível, o sistema e os médicos ficaram empatados. A prática de processar grandes quantidades de dados poderá tornar possível que a inteligência artificial reconheça padrões sutis que os humanos simplesmente não conseguem enxergar.
Eric Topol, diretor do Scripps Research Institute em la Jolla, Na Califórnia, que escreveu extensivamente a respeito da inteligência artificial pela medicina, disse: “Estou bastante seguro de que o que descobriram será vantajoso, mas tem que apurar isso”. Topol não participou do estudo.
Quando perguntado se a inteligência artificial deixaria os radiologistas sem serviço, Topol, ele comentou: “A ideia é socorrer os médicos, não remplazarlos. “Vai descomplicar a existência”, declarou. “Em geral, há um índice de 30% de falsos negativos, ou elementos que foram passados por alto. Não acho que seja difícil apequenar esse número”. Não obstante, existem riscos potenciais.
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Um radiologista que interpreta uma imagem de forma incorreta podes afetar um paciente, todavia um sistema de IA deficiente uso indiscriminado poderá prejudicar a muitos, advertiu Topol. E mesmo se passam essas provas, devem ser monitorados para detectar hackeios ou falhas de software, mencionou.
Shravya Shetty, engenheira de software do Google e um dos autores do estudo, comentou: “Como você fornece os resultados de uma forma que gere segurança com os radiologistas? “. A resposta, segundo ele, será “evidenciar-lhes o que há abaixo da superfície”.