Google desenvolve algoritmo capaz de detectar câncer de pulmão

Segundo a pesquisa publicada na revista Nature Medicine, o algoritmo de deep learning conseguiu detectar a doença com uma taxa de sucesso de 94,4%. Foram 6.716 casos diagnosticados com sucesso.

Por | @andressaisfer Tecnologia Pular para comentários

Na última segunda-feira (20), pesquisadores de inteligência artificial do Google em parceria com pesquisadores da área de saúde publicaram um estudo que ajuda a detectar câncer de pulmão. A pesquisa – publicada na Nature Medicine - consistiu em um treinamento de um algoritmo de deep learning que conseguiu detectar a doença com uma taxa de sucesso de 94,4%.

Foram 6.716 casos diagnosticados com sucesso, o que demonstra uma grande precisão do algoritmo. Em comparação com radiologistas, esse estudo demonstrou capacidade de identificação mais precisa, principalmente quando o paciente não apresentava exames prévios.

Algoritmo consegue identificar nódulos em tomografias computadorizadas.Algoritmo consegue identificar nódulos em tomografias computadorizadas.

Segundo o jornal The New York Times, o algoritmo de deep learning foi treinado em tomografias computadorizadas de diversos pacientes: pessoas com câncer de pulmão, sem a doença e com nódulos que se tornaram cancerígenos.

O estudo colocou à prova esse algoritmo com a disponibilidade de um exame prévio e sem a mesma, comparando os resultados com radiologistas. O mecanismo se destacou bastante nas situações em que não havia o exame prévio.

Algoritmo vai fazer com que câncer de pulmão seja detectado mais facilmente.Algoritmo vai fazer com que câncer de pulmão seja detectado mais facilmente.

Mesmo tendo resultados promissores, a implementação generalizada da tecnologia em centros voltados para o tratamento de câncer está longe da realidade. O estudo aponta uma direção, algo a ser utilizado no futuro.

Segundo o Doutor Daniel Tse, gerente de projetos do Google, a empresa sabe dos riscos existentes ao utilizar inteligência artificial. É preciso primeiramente confirmar que essa técnica é eficaz, além de garantir que existam verificações para regula-la periodicamente e protege-la de pessoas mal-intencionadas. “Estamos colaborando com instituições de todo o mundo para entender como a tecnologia pode ser implementada na prática clínica de maneira produtiva”, disse. “Não queremos nos precipitar”.

 

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