Inteligência artificial faz diagnóstico de câncer de pele por fotografia tão bem quanto médicos

Postado em

6500921-thumb

Fran Lowry

O diagnóstico do câncer de pele normalmente começa pelo exame visual da lesão, seguido de análise dermatoscópica, biópsia (se houver indicação) e, a seguir, confirmação histológica.

Agora, pesquisadores criaram um novo algoritmo que pode classificar as neoplasias da pele em benignas ou malignas pela fotografia da lesão, e eles mostram que o algoritmo tem desempenho semelhante ao dos dermatologistas.

A pesquisa é descrita em uma carta publicada no periódico Nature.

“Nos Estados Unidos, existem apenas 10.000 dermatologistas. Mas há 360 milhões de norte-americanos. São 5,4 milhões de novos casos de câncer de pele nos EUA a cada ano. Um em cada cinco norte-americanos terá diagnóstico de câncer de pele durante a vida”, escrevem os pesquisadores, liderados por Andre Esteva, doutorando da Stanford University, na Califórnia.

“Embora os melanomas representem menos de 5% de todas as neoplasias da pele nos Estados Unidos, eles respondem por cerca de 75% de todas as mortes relacionadas com o câncer de pele, e por mais de 10.000 mortes por ano, somente nos Estados Unidos. A detecção precoce é fundamental, visto que os índices de sobrevida em cinco anos previstos para o melanoma caem de mais de 99%, se detectado em estágios iniciais, para cerca de 14%, se detectado em estágios finais”, observam os autores.

Esteva e seu grupo criaram um método computacional no intuito de permitir que os médicos e os pacientes monitorem de modo proativo as lesões de pele e façam a detecção precoce do câncer.

“Este é um tipo de algoritmo denominado algoritmo de ‘aprendizagem profunda’ (deep-learning), inspirado por uma compreensão rudimentar dos neurônios no cérebro”, explicou Esteva ao Medscape.

“Basicamente, é composto de uma série de camadas bem simples no processamento que realizam, mas que quando empilhadas, combinam uma grande quantidade de dados, tornando-se realmente eficazes em certas tarefas-chave. Neste algoritmo usamos 129.450 imagens clínicas, incluindo 3.374 imagens de dermatoscopia de doenças de pele”, disse ele.

Além da classificação de objetos, os algoritmos de aprendizagem profunda têm sido utilizados para o processamento da linguagem natural e para o reconhecimento da fala.

Esteva e colaboradores testaram o desempenho de seu algoritmo e de 21 dermatologistas de todo os Estados Unidos para ver como se comparavam na execução de três tarefas: reconhecer carcinoma basocelular vs. ceratose seborreica benigna, reconhecer melanoma vs. nevo simples, e reconhecer o melanoma por dermatoscopia.

“Nós apresentávamos ao dermatologista uma imagem, e dávamos três opções: biopsiar,  tratar a lesão ou tranquilizar o paciente. Fizemos o mesmo com o algoritmo”, explicou. Apenas imagens comprovadas por biópsia foram utilizadas.

Os resultados mostraram que, para as três tarefas, o desempenho do algoritmo foi equivalente ao dos dermatologistas.

Acesso universal à saúde

“Este projeto foi norteado por dois princípios fundamentais”, disse Esteva.

“O primeiro é de que estamos tentando trabalhar pelo acesso universal à saúde. Como uma simples validação conceitual, dada a maturidade dos algoritmos de visão computacional, decidimos começar pelos cuidados com a pele”, disse ele.

O segundo princípio é o de ampliar o alcance dos profissionais de saúde para além do consultório.

“Especialistas estimam que em cinco ou seis anos, haverá mais de seis bilhões de usuários de smartphones em todo o mundo. Se você pudesse usar o seu smartphone para cuidar da saúde, isso seria estender o alcance dos médicos para além do consultório”,  disse o pesquisador, acrescentando que agradece qualquer retorno da comunidade médica sobre qual seria a melhor forma de utilizar esta nova tecnologia.

“Eu não sou médico, sou engenheiro elétrico”. Mas eu gostaria de ouvir os médicos a respeito de como eles usariam esse algoritmo para lhes possibilitar a classificação das lesões cutâneas em benignas ou malignas. Esperamos ter construído uma ponte entre a inteligência artificial e a prática médica”, disse ele.

Esteva informou não possuir conflitos de interesse relevantes ao tema.

Nature. Publicado on-line em 25 de janeiro de 2017. Resumo

Anúncios

Deixe um comentário

Preencha os seus dados abaixo ou clique em um ícone para log in:

Logotipo do WordPress.com

Você está comentando utilizando sua conta WordPress.com. Sair / Alterar )

Imagem do Twitter

Você está comentando utilizando sua conta Twitter. Sair / Alterar )

Foto do Facebook

Você está comentando utilizando sua conta Facebook. Sair / Alterar )

Foto do Google+

Você está comentando utilizando sua conta Google+. Sair / Alterar )

Conectando a %s