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médico tocando em tela de inteligência artificial que diagnostica câncer de pele

Inteligência artificial identifica câncer de pele com precisão de 86%

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Pesquisadores da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) estão atuando no desenvolvimento e no aprimoramento de um software que consegue dar mais agilidade aos diagnósticos do câncer de pele do tipo melanoma.

Com a utilização da inteligência artificial e da técnica de deep learning, que faz com que as máquinas aprendam através de redes neurais artificiais, a equipe de cientistas conseguiu obter uma precisão de 86% no diagnóstico. O próximo passo é apurar o resultado e desenvolver a sua aplicabilidade no dia a dia dos centros de saúde do país.

Vale destacar que o projeto recebeu, pelo quarto ano consecutivo, o prêmio Google Latin America Research Awards pelo estudo sobre a detecção do melanoma, que teve início em 2014 através de uma parceria entre a docente Sandra Avila, do Instituto de Computação, da Unicamp, e o professor Eduardo do Valle, da Faculdade de Engenharia Elétrica, da mesma instituição.

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Diagnóstico por inteligência artificial

O desejo dos pesquisadores é que num futuro próximo, com o sistema instalado em um smartphone e com uma lente dermatoscópica acoplada, seja possível extrair um diagnóstico rapidamente, como explica Sandra Avila.

“A ideia é colocar essa tecnologia dentro de um posto de saúde, por exemplo, onde não tem um dermatologista. Muitas vezes, só percebemos a presença da lesão quando esta começa a crescer, coçar e sangrar, quando provavelmente o câncer já avançou e a chance de cura é muito mais baixa, de apenas 14%”.

A pesquisadora ressalta que a ideia não é substituir o diagnóstico realizado pelo médico, mas dar apoio a este profissional. “A inteligência artificial funciona como um suporte, como auxílio para trazer mais rapidez ao processo, mas a decisão final sempre será do médico”, observa.

O diagnóstico

A análise realizada pela máquina acontece através de uma consulta ao banco público de imagens. Com os algoritmos desenvolvidos pelos pesquisadores, o computador consegue identificar se a lesão é benigna ou maligna.

Atualmente, o banco conta com 23.906 fotografias de diferentes tipos de lesões de pele. Quando mais imagens, maior é a possibilidade de o diagnóstico ser preciso, pois a máquina aprende através de exemplos. Por isso, uma das perspectivas de avanço da pesquisa é aumentar o banco de dados com imagens obtidas em hospitais brasileiros.

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Precisão de 86%

O resultado de 86% na precisão dos diagnósticos foi observado através dos dados já existentes, referentes às lesões, no banco de dados.

Ainda quando é removida parte da informação a imagem, o diagnóstico segue acertando 71% dos diagnósticos, taxa maior que média de 67% de precisão da avaliação de 157 dermatologistas brasileiros.

“Mesmo quando se arranca a informação, o resultado ainda é melhor do que aqueles 67%. A questão mais interessante é pensar no que a máquina está aprendendo que, mesmo tirando informação importante do ponto de vista médico, ela continua acertando”, frisa Sandra Avila.

A resposta, que envolve compreender quais são os padrões que a máquina está criando e observando por conta própria, é o que os pesquisadores desejam encontrar na próxima etapa da pesquisa.

*Esse artigo foi revisado pela equipe médica da PEBMED

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