Ainda há dúvidas sobre quando e com que frequência as mulheres devem fazer mamografias para evitar câncer de mama? Estudos mostram claramente que a triagem pode levar ao diagnóstico precoce da doença quando ela é mais curável.
É por isso que melhorar a eficácia das mamografias que podem detectar anomalias potencialmente cancerígenas é uma prioridade máxima. E é aqui que entra a IA do Google.
A inteligência artificial pode desempenhar um papel crucial neste campo. O aprendizado de máquina com IA pode ajudar os médicos a ler mamografias com mais precisão.
Em um estudo publicado em 1º de janeiro na NatureOs pesquisadores do Google Health and University e dos EUA e do Reino Unido ilustram um modelo de IA que lê mamografias com menos falsos positivos e falsos negativos do que especialistas em seres humanos.
O algoritmo, baseado em mamografias retiradas de mais de 76.000 mil mulheres no Reino Unido e mais de 15.000 mil nos EUA, reduziu as taxas de falsos positivos em quase 6% nos EUA, onde as mulheres são examinadas a cada 1-2 anos. No Reino Unido, onde as mulheres são examinadas a cada três anos, a melhoria foi de “apenas” 1,2%.
O modelo de inteligência artificial também reduziu os falsos negativos nas mamografias em mais de 9% nos EUA e quase 3% no Reino Unido.
“Ler mamografias é uma tarefa perfeita para confiar ao aprendizado de máquina e à inteligência artificial”, diz o dr. Mozziyar Etemadi, professor pesquisador assistente de anestesia e engenharia biomédica da Northwestern University, um dos co-autores do estudo.
“A IA se destaca quando precisa realizar a mesma tarefa repetidamente e encontrar aquela coisa que pode aparecer uma vez em 10.000. Mas sinceramente não esperava que já funcionasse muito melhor do que os médicos. Eu estava surpreso."
É uma melhoria em relação a outros estudos menores sobre inteligência artificial e mamografias
Em outro estudo, uma máquina havia derrotado mais de 101 radiologistas na leitura dos exames. Este estudo recente é um dos mais estatisticamente significativos até o momento, dado seu grande conjunto de dados e o fato de o modelo de inteligência artificial ter ultrapassado os médicos.
Assim que a equipe soube que a IA poderia ser treinada para ler mamografias com eficácia nos conjuntos de dados dos EUA e do Reino Unido, eles realizaram outro teste. Ele treinou o algoritmo em dados dos EUA e depois aplicou-o em casos do Reino Unido e vice-versa. Mais uma vez, os resultados foram melhores que os dos médicos. “É encorajador porque em situações do mundo real onde se empregam estes modelos, é exactamente isso que vai acontecer. Ele será usado em populações para as quais pode não ter sido necessariamente treinado”.ele diz Shravya Shetty, Gerente técnico do Google Health.
Mais e mais bom
Uma vantagem da plataforma Google é o seu poder de processamento. À medida que a resolução das imagens mamográficas melhorou nos últimos anos, elas tornaram-se tão cheias de dados que o olho humano (mesmo aquele pertencente a um radiologista altamente treinado) pode não ser capaz de processá-los completamente. O poder computacional do Google permitiu que o algoritmo processasse quase todos os pixels disponíveis.
Para que um algoritmo de inteligência artificial reconheça lesões anormais no tecido mamário, o modelo deve ser treinado com um grande número de imagens mamográficas. Quanto mais temos, melhor.
Por enquanto, os especialistas veem (como deveriam) a IA como um suporte para os radiologistas que leem imagens de mamografia, e não como um substituto.
Por exemplo, os modelos de inteligência artificial podem executar a primeira passagem nas avaliações, deixando os especialistas, que têm outras informações valiosas, como o histórico familiar de câncer de uma mulher, a tarefa de interpretar casos mais difíceis.
“Os cuidados de saúde estão a ser reduzidos à medida que o número de pacientes aumenta e o tempo que os médicos têm de observar para avaliar os pacientes é reduzido. É por isso que ferramentas como essas são o que todo médico espera", diz Etemadi.
