AI Beat Humans em detectar tumores de mama

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Normalmente, funciona assim: os pesquisadores desenvolvem um algoritmo usando o “aprendizado profundo” – em que um sistema de computador imita as redes neurais do cérebro. Ele é exposto a um grande número de imagens – mamografias digitais, por exemplo – e ensina a reconhecer características importantes, como sinais de um tumor.

Outros estudos sugeriram que a IA pode superar os seres humanos no diagnóstico de certos tipos de câncer. Constatou-se que os computadores superaram os dermatologistas ao distinguir as toupeiras inofensivas do câncer de pele do melanoma. Outro descobriu que a IA era tipicamente melhor do que os patologistas em encontrar células tumorais da mama em amostras de linfonodos.

Este último modelo de IA foi “treinado”, expondo-o a mamografias de mais de 90.000 mulheres cujos resultados eram conhecidos. Os pesquisadores testaram o modelo em um conjunto de dados separado, envolvendo mamografias de mais de 25.000 mulheres do Reino Unido e mais de 3.000 mulheres dos EUA.

No geral, o modelo reduziu os resultados falso-positivos e falso-negativos. A melhoria foi maior nos Estados Unidos. Embora não seja certo o motivo, Etemadi apontou para uma possível razão: no Reino Unido, é padrão para dois radiologistas analisar uma mamografia, o que geralmente melhora a precisão.

Mas enquanto o modelo de IA teve um bom desempenho neste “ambiente controlado”, resta saber como ele funcionará no mundo real, disse o Dr. Stamatia Destounis.

Ela é porta-voz da Sociedade Radiológica da América do Norte e professora clínica de ciências da imagem na Universidade de Rochester, em Nova York.

“O que é necessário são estudos clínicos na prática diária real para ver se esses resultados podem ser reproduzidos”, disse Destounis.

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Mesmo nesse cenário controlado, o modelo de IA não era infalível. Não detectou todos os cânceres nem eliminou falsos positivos. E às vezes perdia para os humanos.

Em um experimento separado, os pesquisadores colocaram o modelo de IA contra seis radiologistas dos EUA. No geral, o computador estava melhor, mas houve casos em que os médicos viram corretamente um tumor que a máquina perdeu.

Então, o que o modelo de IA ignorou? E o que viu que os médicos não viram? Ninguém sabe, disse Etemadi.

“Neste ponto, só podemos observar os padrões”, disse ele. “Não sabemos o ‘porquê'”.

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