Método pode prever câncer de mama maligno em 1 ano com taxa de precisão de 87% em comparação aos radiologistas humanos
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A IBM desenvolveu uma inteligência artificial que auxilia o diagnóstico da doença que é a causa número 1 de morte de mulheres, o câncer de mama. A empresa, que já tem uma IA para prever diabetes, publicou uma pesquisa sobre o novo modelo, que pode prever o desenvolvimento de câncer de mama maligno em pacientes em 1 ano, com taxa de precisão em 87% dos casos analisados, além de interpretar corretamente 77% das situações não cancerígenos.
Já existem outras IAs que fazem o diagnóstico com base em mamografias ou registros médicos, mas a IBM uniu as duas ferramentas, criando um algoritmo que leva em consideração os resultados dos exames, o histórico reprodutivo e os dados clínicos. Esse método tem o potencial de apresentar dados mais precisos e diminuir a chance de um diagnóstico falho, já que existem características que não podem ser identificadas por imagem, como deficiência de ferro ou função da tireoide.
Atualmente, a análise de mamografias é uma tarefa desafiadora para os profissionais, já que detalhes como forma, tamanho, cor e textura podem ser muito sutis e ter leituras diferentes pelos radiologistas. Por isso, uma segunda análise é aconselhada para aumentar a especificidade, mas a falta de profissionais qualificados e as limitações de tempo dificultam a incorporação de segundos leitores como parte do procedimento padrão de triagem, o que motivou a empresa a buscar uma solução em que a tecnologia pudesse suprir essa carência.
O time de pesquisa da IBM utilizou modelos de deep learning para treinar o sistema, que consegue obter uma precisão comparável à dos radiologistas, conforme definido pela referência americana para o rastreamento de mamografia digital. O maior desafio da empresa foi criar uma análise confiável que combinasse dados de três fontes.
Para isso, a equipe coletou 52.936 imagens de 13.234 mulheres submetidas a pelo menos 1 mamografia entre 2013 e 2017 e que tinham registro de saúde há no mínimo 1 ano antes da primeira mamografia. O algoritmo foi treinado em 9.611 exames e registros de saúde, combinando machine e deep learning.
O estudo da IBM também ajudou a identificar fatores clínicos que podem contribuir para aumentar o risco de câncer de mama e que não foram utilizados em outros modelos de IA, como perfis de glóbulos brancos e testes de função tireoidiana. Atualmente, o Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) está trabalhando em métodos de previsão da doença com uma tecnologia que avalia até 5 anos de registros de imagens, enquanto a aposta da IBM é em um modelo holístico.
De qualquer forma, quem ganha com essa competição pela melhor e mais precisa tecnologia são as mulheres, que no futuro poderão contar com métodos cada vez mais eficazes para diagnosticar e prevenir doenças.
Fonte. IBM, Engadget.
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