Medicina

Inteligência artificial melhora a detecção de câncer de pulmão

Roseli Andrion 28/05/2019 20h05
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O software foi mais preciso do que os radiologistas em alguns casos: além de melhorar o diagnóstico em 5%, reduziu a quantidade de falsos positivos em 11%

A tecnologia já ajuda a medicina há algum tempo. Agora, a evolução da inteligência artificial facilita o diagnóstico de câncer de pulmão. Pesquisadores da Universidade de Northwestern, no Illinois (EUA), e do Google esperam que a metodologia possa aumentar a eficiência dos processos de detecção da doença — já que a descoberta precoce facilita o tratamento.


O estudo se concentrou no câncer de pulmão porque ele é o que mais mata: são 1,8 milhão de pessoas por ano. É recomendável, portanto, que aqueles que têm alto risco de desenvolvê-lo (por terem fumado por muitos anos, por exemplo) passem por avaliações periódicas. Isso pode significar a necessidade de fazer biópsias invasivas em quem nem sequer está doente — enquanto há falhas para descobrir sinais em pacientes que já têm tumores.

A ideia da pesquisa era descobrir se a inteligência artificial poderia melhorar essa análise. Inicialmente, o software foi treinado com 42.290 tomografias computadorizadas de cerca de 15 mil pacientes. O sistema devia descobrir quais deles haviam desenvolvido câncer. Depois, as respostas foram comparadas com as de radiologistas especializados.

O software foi mais efetivo quando analisou uma única imagem e igualmente preciso quando tinha vários exames para comparar. Os resultados, publicados na revista Nature Medicine, mostram que a inteligência artificial melhorou a detecção em 5% e ainda diminuiu a incidência de falsos positivos em 11%.

Testes com pacientes

Segundo Mozziyar Etemadi, da Universidade de Northwestern, "o próximo passo é usar o método diretamente nos pacientes em estudos clínicos". Para ele, o trabalho dos médicos em parceria com a tecnologia vai permitir resultados ainda mais efetivos.

O software atual, no entanto, ainda não está pronto para uso clínico. Os próximos testes vão ser capazes de mostrar se a tecnologia pode ser aplicada de forma correta em grupos grandes de pessoas.

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