O Google começou bem o ano de 2020, com uma conquista bastante sólida na indústria da saúde: segundo estudo publicado da própria empresa, publicado pela revista Nature, o projeto Deepmind AI, capitaneado pela companhia de Mountain View e voltado a pesquisas em inteligência artificial (IA), é mais exato na identificação de câncer de mama do que os maiores especialistas na doença no mundo.
Segundo a pesquisa, em testes executados, o Deepmind trouxe “menos resultados falso positivos, falso negativos, e foi de uma forma generalizadas mais preciso” do que os métodos clínicos normais, encontrando nódulos e manchas que especialistas oncológicos não conseguiram identificar.
Aliviando o termo para os leitores menos iniciados: “falso positivo” significa o indício de uma doença no exame, mas ela na realidade não existe. O “falso negativo”, consequentemente, segue a linha oposta, ou seja, a doença existe na pessoa examinada, ainda que o exame não a acuse na primeira amostra. Pela conclusão da Nature, o Deepmind do Google foi capaz de determinar a presença ou ausência do câncer de mama ainda que os primeiros exames indicassem o contrário.
Breast examining
O estudo que concluiu a vantagem do Google é baseado em uma série de testes reavaliados de mais de 76 mil mulheres no Reino Unido e outras 15 mil nos EUA. Ao comparar o trabalho da IA com o de especialistas humanos, o Deepmind conseguiu reduzir o volume de resultados falso positivos em 5,7% (EUA) e 1,2% (Reino Unido). Falso negativos também apresentaram redução: 9,4% nos EUA e 2,7% no Reino Unido.
Diz o Google que a mamografia digitalizada é, hoje, o principal método de identificação do câncer de mama – a grosso modo, é um exame de raio-x do seio (ou dos seios) –, mas a identificação e diagnóstico de câncer de mama é mais complicada, o que implica em um número mais alto de resultados falso positivos ou falso negativos. Consequentemente, resultantes do tipo podem atrasar o início do tratamento nas pessoas acometidas pela doença.
A empresa ainda diz que o Deepmind teve menor acesso a dados do que suas contrapartes humanas: a inteligência artificial não pôde, por exemplo, levar em consideração o histórico dos pacientes e de suas respectivas famílias, bem como quadros sintomáticos pré-diagnóstico. O Google diz que, com o Deepmind, é possível adaptar o sistema em diferentes sistemas de saúde, basicamente exemplificando que a IA pode ser treinada com dados do Reino Unido e ainda ser eficaz nos EUA.
“Há sinais bem promissores de que o modelo tem potencial de ampliar a eficiência e precisão dos programas de triagem, além de reduzir o estresse e tempo de espera dos pacientes”, disse Shravya Shetty, chefe da área técnica da divisão Google Health, em um post de blog. “Chegar lá, no entanto, vai exigir uma pesquisa continuada, estudos clínicos e aprovação regulatória para compreender e comprovar como sistemas de software inspirados por essa pesquisa possam aprimorar a vida do paciente”.
A boa notícia é que, ao contrário do medo dos mais incautos, esse
projeto não vai eliminar o profissional humano de oncologia, mas sim
servir-lhe de ferramenta mais precisa no diagnóstico e avaliação de
quadros cancerígenos.
Fonte: Canaltech
