Google mostra como o aprendizado de máquina pode detectar câncer de pulmão

Tomografia computadorizada mostra câncer de pulmão
Uma nova pesquisa, conduzida por cientistas da Google, está descobrindo como o aprendizado de máquina pode ser usado para detectar sinais de câncer de pulmão.

Danial Tse, pesquisador responsável pelo estudo, desenvolveu um algoritmo de aprendizagem profunda capaz de detectar nódulos pulmonares malignos em mais de 42 mil exames de tomografia avançada. O algoritmo conseguiu revelar 11% menos de falsos positivos e 5% menos falsos negativos em comparação com testes realizados por humanos.

O câncer de pulmão, somente nos Estados Unidos, matou mais de 160 mil pessoas no ano passado; no Brasil, é considerado o que mais mata, com taxa de mortalidade de 82%. Por isso, é preciso uma medida mais eficaz de rastreamento da doença do que as tomografias computadorizadas.

A promessa da medida é ajudar a tornar esse rastreamento mais confiável no mundo todo com a inteligência artificial. Cientistas já conseguiram, inclusive, usar o aprendizado de máquina para a detecção de câncer de mama e de pele.

Ao alimentar sistemas conhecidos como redes neurais artificiais com grandes volumes de imagens médicas, pesquisadores podem treinar computadores para que reconheçam padrões vinculados a uma condição específica, como pneumonia, câncer ou uma fratura no pulso que possa ser difícil de identificar para um observador humano.

Uma rede neural convolucional realiza predição automatizada de risco de malignidade de nódulos pulmonares em volumes de tomografia computadorizada de tórax e melhora a precisão do rastreamento do câncer de pulmão.

O processo, conhecido como aprendizado profundo, já vem sendo usado para diversas aplicações, tais como permitir que computadores compreendam a fala e identifiquem objetos, ou para que um carro autoguiado reconheça uma placa de "pare" e diferencie entre um pedestre e um poste telefônico

Apesar de ser uma ótima forma de aplicar a tecnologia na medicina, a descoberta ainda é considerada um passo pequeno na ciência. Utilizar a inteligência artificial na saúde pode ser um desafio devido a questões de privacidade, além do fato de que dados do mundo não são tão "perfeitos" quanto os usados em experimentos.

Postar um comentário

0 Comentários