IA pode identificar tumores cerebrais quase tão bem quanto humanos

A busca por um tumor no cérebro envolve horas de análises de imagens. Mas, em breve, os radiologistas podem contar com a ajuda da tecnologia nisso. Cientistas fizeram progresso no uso de Inteligência Artificial na leitura de ressonâncias magnéticas. Em testes, o modelo conseguiu detectar o câncer quase tão bem quanto os humanos.

A pesquisa foi publicada na revista Biology Methods and Protocols.

IA radiologista pode identificar tumores com alta precisão

  • Do mesmo modo que a IA já consegue distinguir animais camuflados na natureza, cientistas perceberam que a tecnologia poderia diferenciar células cancerosas que se misturam às saudáveis.
  • Então, começaram a treinar um modelo com dados de ressonâncias magnéticas de cérebros saudáveis e com câncer de domínio público.
  • Além disso, utilizaram um mecanismo de transferência de conhecimento — quando o aprendizado de uma tarefa pode ser reutilizado em outra — para aprimorar as habilidades da IA.
  • A rede neural da ferramenta se mostrou quase tão eficaz quanto especialistas humanos, apresentando um ou dois falsos negativos no diagnóstico.
  • A primeira rede desenvolvida obteve uma precisão média de 85,99% na detecção de câncer cerebral, enquanto a outra teve uma taxa de precisão de 83,85%.
Imagens de diferentes tipos de tumores geradas por várias redes neurais de IA treinadas – Imagem: Biology Methods and Protocols.

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Transparência para apoiar médicos

Uma das características mais importantes da nova IA radiologista é que ela pode explicar suas decisões de forma clara. Após a análise, o modelo gera imagens destacando áreas específicas para ajudar os médicos a confirmar seus diagnósticos. É quase como se o especialista humano tivesse a visão de um terceiro sobre o resultado do exame.

No futuro, a ideia é tornar a transparência da tecnologia sobre suas escolhas ainda mais intuitiva. Assim, a IA pode ser utilizada como um suporte confiável em hospitais, tanto para médicos quanto para pacientes.

O modelo pode usar o que já aprendeu em novas tarefas, como mostra a imagem do exemplo 1 (à esquerda), aplicando seu conhecimento na análise de novas imagens no exemplo 2 (à direita) – Imagem: Biology Methods and Protocols.

Modelo ainda precisa ser aprimorado

Embora tenha alcançado uma precisão satisfatória, o propósito da IA radiologista ainda precisa de aprimoramentos. Comparado com médicos humanos, o modelo foi 6% menos preciso na detecção de tumores. Muito ainda precisa ser estudado para que a rede possa ser utilizada em hospitais.

A principal preocupação atual dos cientistas é tornar os processos da tecnologia ainda mais claros. “A IA pode ajudar na detecção e diagnóstico de forma mais precisa, mas é essencial entender como ela faz essas análises”, explicou o autor do estudo, Arash Yazdanbakhsh, ao Medical Xpress.

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