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IA do Google é mais precisa que médicos na detecção do câncer de mama

Objetivo do Google é auxiliar médicos no diagnóstico de câncer de mama, não substituí-los

Emerson Alecrim

Apesar de ser o exame mais solicitado no rastreamento do câncer de mama, a mamografia não consegue ser precisa em todos os casos. Mas essa limitação poderá ser amenizada em um futuro relativamente próximo: o Google Health desenvolveu um sistema de inteligência artificial que promete ser mais eficaz que os médicos no diagnóstico da doença.

Câncer de mama
O câncer de mama é o tipo de neoplasia maligna mais comum entre as mulheres depois do câncer de pele, mas as chances de cura da doença podem passar de 95% quando o diagnóstico é feito precocemente. O problema é que, mesmo para profissionais experientes, nem sempre é fácil identificar sinais sugestivos de câncer de mama na mamografia.

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Resultados imprecisos podem levar a diagnósticos tardios, diminuir as chances de remissão completa da doença, causar sofrimento emocional (por conta de um falso positivo, por exemplo), aumentar a complexidade do tratamento, entre várias outras consequências.

Para atacar esse problema, o Google uniu forças com o Cancer Research UK Imperial Centre e outras instituições para verificar se um algoritmo de inteligência artificial seria capaz de analisar resultados de mamografias para auxiliar os médicos na detecção mais precisa de sinais de câncer de mama. Os resultados preliminares são animadores.

O sistema foi treinado com base em resultados de 76 mil mamografias de mulheres no Reino Unidos e de outras 15 mil pacientes nos Estados Unidos — nenhuma delas teve a sua identidade revelada ao Google. Na fase seguinte, a tecnologia foi colocada em ação: o sistema analisou exames de 25 mil mulheres no Reino Unido e 3 mil nos Estados Unidos.

Na comparação com as análises de especialistas humanos, a tecnologia do Google apresentou redução de 1,2% nos falsos positivos (quando a avaliação aponta erroneamente a presença do câncer) no Reino Unido e 5,7% nos Estados Unidos; já o número de falsos negativos (quando a avaliação falha em identificar a doença) caiu em 2,7% e 9,4%, respectivamente.

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