A máquina é mais eficiente do que os humanos na hora de descobrir se um paciente tem câncer de pele, revela um novo estudo. A pesquisa comparou diagnósticos de câncer de pele feitos por dermatologistas experientes com diagnósticos obtidos por um método de inteligência artificial. E concluiu que os médicos foram menos eficientes.
Em um dos testes, os médicos detectaram, com precisão, 86,6% dos melanomas. Já o sistema de inteligência artificial acertou 95% dos casos.
O estudo, publicado nesta segunda-feira, 28, na revista “Annals of Oncology”, foi liderado por Holger Haenssler, da Universidade de Heidelberg (Alemanha), e também teve participação de cientistas da França e dos Estados Unidos.
Eles utilizaram 100 mil imagens de melanomas – o tipo mais agressivo de câncer de pele – para “treinar” uma rede neural convolucional (CNN, na sigla em inglês) a distinguir os tumores malignos e benignos.
As redes neurais são modelos computacionais inspirados no funcionamento do sistema nervoso central. A CNN é um tipo de rede neural muito usada no processamento e análise de imagens digitais. É capaz de aprender com rapidez com base em imagens e melhorar seu desempenho por esse aprendizado.
“A CNN funciona como o cérebro de uma criança. Para treiná-la, mostramos a ela mais de 100 mil imagens de tumores de pele malignos e benignos e indicamos o diagnóstico correto para cada UMA. Só foram usadas imagens dermatoscópicas, que ampliam as lesões em dez vezes. A cada imagem, melhora a capacidade de diferenciar lesões malignas e benignas”, explica Haenssler.
O grupo comparou os resultados pela máquina obtidos com diagnósticos de melanoma feitos por 58 dermatologistas de 17 países. Mesmo quando os médicos tiveram informações clínicas e acesso a imagens ampliadas, o desempenho da CNN foi melhor.
Alerta
A incidência do melanoma maligno tem aumentado. Há 232 mil novos casos e 55,5 mil mortes por ano no mundo, segundo a Agência Internacional de Pesquisa sobre Câncer. As informações são do jornal O Estado de S. Paulo.
Fábio de Castro
Estadao Conteudo
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