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Inteligência Artificial da Google provou ser muito precisa a diagnosticar cancro do pulmão
Big data, Inteligência Artificial e aprendizagem automática. Decore estes conceitos porque serão os maiores aliados do ser humano daqui para o futuro. Assim, quando atualmente se desafia a Inteligência artificial a diagnosticar cancro, esta pode obter resultados mais precisos que os exames radiologistas preventivos convencionais. Segundo a Google, os primeiros resultados da IA que desenvolveu para detetar cancro de pulmão são "encorajadores".
O cancro do pulmão resulta em mais de 1,7 milhões de mortes por ano. Quer isto dizer que esta doença é a mais letal de todos os cancros em todo o mundo.
Usar cada vez mais Inteligência Artificial para prevenir o cancro
Como todas as formas de doença, um diagnóstico precoce do cancro do pulmão pode melhorar muito as hipóteses de sobrevivência. Contudo, como todos os tipos de carcinoma, isso é muito mais fácil de dizer que fazer.
Desta feita, a Google levou a cabo uma investigação para aproveitar a sua tecnologia de inteligência artificial (IA). Além de perceber mais sobre cancro, a ferramenta mostrou-se promissora no que toca à prevenção do cancro do pulmão. Assim, a tecnologia da Google conseguiu mesmo resultados melhores nalguns aspetos que os radiologistas certificados.
Cancros da mama, da pele e do ovário, são apenas alguns tipos de cancro que poderiam ser melhor tratados com a ajuda da IA. No entanto, as descobertas de investigações conseguidas nos últimos anos, podem perspetivar um diagnóstico mais precoce e preciso.
Big data, Inteligência Artificial e aprendizagem automática... lembram-se?
Ao treinar algoritmos de aprendizagem automática em milhares de imagens médicas, estes sistemas podem detetar pequenas e potencialmente problemáticas mudanças que podem passar despercebidas aos seres humanos. Além do mais, estamos a começar a ver como a tecnologia poderia um dia levar a resultados mais rápidos e mais apurados, sendo mesmo afinados de pessoa para pessoa.
Conforme publicado, a Google treinou o seu algoritmo de aprendizagem automática em mais de 45.000 tomografias computorizadas de tórax. Esta informação, recolhida do Instituto Nacional de Saúde e da Universidade Northwestern, continha dados da presença de cancro em vários estágios.
O algoritmo funciona obtendo um modelo 3D a partir da tomografia computorizada. Posteriormente, usa este modelo para detetar pequenos tecidos malignos nos nódulos pulmonares. Assim, esta técnica permite resultados que, de outra forma, seriam difíceis de detetar. Isso colmata numa predição geral da agressividade do cancro do pulmão eficaz.
Qual o sucesso do algoritmo Google neste processo?
O algoritmo após afinado foi então colocado em funcionamento recorrendo a uma única tomografia computorizada para diagnóstico. Após obtidos os resultados, estes foram comparados, para perceber o nível de precisão face a resultados obtidos de seis radiologistas certificados.
Segundo a Google, a AI detetou 5% mais casos de cancro e reduziu os falsos positivos em mais de 11%.
Embora o sistema tenha sido validado apenas em pacientes existentes usando uma verificação histórica, e que ainda seja necessário mais trabalho, a Google, contudo, descreve os primeiros resultados como "encorajadores".
A investigação foi publicada na revista Nature Medicine.
Este artigo tem mais de um ano
Imagem: FDA
Fonte: Google
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isso se usado para o bem pode ser revolucionário
Pois vai ser usado para determinar quanto pagas de seguros de saude… Daqui a dias pedem as radiografias para fazer um seguro ou as instituiçoes vão vender os teus dados ás seguradoras e a AI vai ver a probabilidade de contraires cancro ou outra doença. Para o bem do negocio vai ser de certeza.
A tecnologia está a demorar demasiado tempo a invadir a medicina, os interesses instalados só vão prejudicando os doentes.
Título descabido.
Não é diagnóstico, é classificação.
O diagnóstico requer toda uma metodologia, e um exame é parte da metodologia.
Bom dia. Não, na verdade é exatamente o que a tecnologia da Google faz. Estamos a falar em Inteligência Artificial que, além de prever, consegue diagnosticar. Aliás, diz isso mesmo na página da Google ao apresentar estes resultados. Além disso, a designação de diagnóstico, em medicina, refere-se ao processo analítico de que se vale o especialista ao exame de uma doença ou de um quadro clínico, para chegar a uma conclusão. Logo, estamos perante um quadro onde se encaixa a tecnologia da Google.
Vítor M, isto é algo básico que se aprende no primeiro dia da disciplina de inteligência artificial, é o primeiro conceito de introdução ao resto da cadeira, a “inteligência artificial” serve 2 propósitos, prever e classificar.
Coisas como, diagnosticar (diagnóstico diferencial), são muito muito mais complexos do que um problema de previsão ou classificação.
O que as empresas “dizem” é publicidade, porque uma empresa por imposição do mercado, tem de dar lucro, portanto, uma garrafa de fary lava não sei quantos mil pratos, que dá para fazer umas 5 ou 6 pontes Vasco da Gama… Já dá para se perceber a ideia.
E uma nota, muito do que é chamado de “inteligência artificial”, muitas vezes não tem nada, zero, de inteligência artificial, é puramente determinístico, e no caso da saúde, existem exames que recorrem a processos de auxílio por computação, sem o alarido das grandes marcas do momento.
E já agora uma tomografia é um exame, não é um diagnóstico diferencial. E 45 mil tomografias é uma montanha de exames, não são um monte de diagnósticos diferenciais.
A questão de como a Google comunica não a vou debater, nem estamos perante esse cenários de perceber se é ou não questão de publicidade. O que está em causa são os dados obtidos e veiculados. Tudo o resto, desde técnicas académicas ou interpretação pessoal, estão ao largo do que está a ser dado a conhecer.
Abr.
Portanto, do que escrevi, percebeste Bla Bla Bla Whiskas saquetas.
Dos resultados tens apenas que o software deles faz o que se faz há relativo tempo na saúde, que é, para a identificação de determinada patologia, e dado um exame já previamente seleccionado pelo medico, sendo esse um exame discriminante no processo de diagnóstico, ter uma taxa de acerto um pouco melhor que o humano, não exame a exame, mas no total de milhares deles, e uma taxa de erro menor.
Portanto, já que não sabes, já há vários exames em que um algoritmo pré selecciona dados de determinado exame, para serem vistos pelo especialista.
Isso não são ferramentas de diagnóstico puro, são excelentes ferramentas para maximizar o acerto no diagnóstico da patologia e minimizar o erro.
Entendeste agora?
Já agora, e por ca:
http://portal-chsj.min-saude.pt/pages/375