Inteligência artificial identifica câncer de próstata com alta precisão

Nesta semana foi publicado um estúdio na revista The Lancet Digital Health onde foi utilizado inteligência artificial para a detecção de câncer de próstata.

Imagem ilustrativa de lâmina para análise de câncer de prostata. Fonte: thelancet
Imagem ilustrativa de lâmina para análise de câncer de prostata. Fonte: thelancet

Esta semana foi publicado um estudo na revista The Lancet Digital Health por pesquisadores da UPMC e em parceria com os da Universidade de Pittsburgh. A pesquisa mostra como é possível detectar um câncer de próstata com maior precisão e eficácia através de um programa que utiliza inteligência artificial (IA).

O autor sênior do artigo, Rajiv Dhir, diz:

"Os seres humanos são bons em reconhecer anomalias, mas eles têm seus próprios preconceitos ou experiências passadas. As máquinas estão separadas da história toda. Definitivamente, existe um elemento de cuidado padronizado."

Para que a IA pudesse ser capaz de reconhecer o câncer de próstata, Rajiv e seus companheiros de pesquisa coletaram mais de um milhão de imagens de partes de lâminas de tecido tingido retiradas de biopsias de pacientes. Cada imagem foi classificada por patologistas especializados para ensinar a IA como diferenciar os tecidos saudáveis dos anormais. Após esta etapa, o algoritmo foi testado em um conjunto de 1600 lâminas retiradas de 100 pacientes consecutivos que foram atendidos na UPMC com suspeita de câncer de próstata.

Como foi feita a pesquisa para treinar o programa com inteligência artificial para a detecção do câncer de próstata. Fonte: thelancet
Como foi feita a pesquisa para treinar o programa com inteligência artificial para a detecção do câncer de próstata. Fonte: thelancet

Ao longo dos testes, a IA obteve uma sensibilidade de 98% e especificidade de 97% na detecção do câncer de próstata. Além de conseguir diagnosticar com alta eficácia a enfermidade, o programa ainda realiza a classificação, o dimensionamento e a invasão dos tumores nos nervos circundantes.

O software desenvolvido pelos cientistas também foi capaz de sinalizar seis slides que passaram despercebidos pela análise dos patologistas especialistas.

Entretanto, embora tenha ocorrido um alto índice de acerto, Rajiv diz que isso não é uma prova de que a máquina consiga ser superior aos humanos. Ele dá um exemplo falando: ao longo da avaliação dos casos, o patologista poderia simplesmente ver evidências suficientes do tumor em outras amostras do paciente e já recomendar o tratamento. Porém, para patologistas novatos, o algoritmo do programa pode ser util para não deixar nenhum caso passar.

Rajiv diz:

"Algoritmos como esse são especialmente úteis em lesões atípicas. Uma pessoa não especializada pode não ser capaz de fazer a avaliação correta. Essa é uma grande vantagem desse tipo de sistema."

Mesmo que estes resultados possuam grande potencial, Rajiv diz que não quer parar por aqui e deseja treinar novos algoritmos para detectar outros tipos de câncer. Embora os marcadores de patologia não são universais em todos os tipos de tecido, o pesquisador não vê motivo para não conseguir aplicar a técnica para o câncer de mama, por exemplo.

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