O Google cria uma IA que ajuda na detecção de câncer de pulmão

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Os Pesquisadores de inteligência artificial (QUEM) do Google, trabalhando com o Northwestern University Hospital, criaram um modelo de IA que pode detectar câncer de pulmão. Segundo dados da Organização Mundial de Saúde, o câncer de pulmão (tecido maligno dos pulmões) é uma das causas de morte mais comuns no mundo, matando mais de dois milhões de pessoas por ano e matando tantas pessoas, como o câncer de mama.

Para ajudar os profissionais de saúde, algoritmos e computadores podem ajudar a desenvolver métodos avançados na área de saúde.

Porém, para que essas ferramentas sejam úteis, elas devem ser acessíveis e compreensíveis a todos, médicos e pacientes, mesmo sem nenhum conhecimento tecnológico ou de informática.

Na verdade, deve-se saber que o funcionamento de todos os dispositivos digitais é baseado em programas de computador e dados.

O termo "inteligência artificial" implica que esses dispositivos são capazes de pensar por si próprios. Se programados corretamente, os dispositivos inteligentes podem avaliar os dados fornecidos e alterar processos ou parâmetros "em tempo real". Com informações suficientes, eles podem 'aprender' e modificar seu próprio código com base nesses novos parâmetros.

Nos últimos três anos, as equipes do Google têm aplicado IA a problemas de saúde, desde o diagnóstico de doenças oculares até a previsão de resultados do paciente em registros médicos.

Hoje estamos compartilhando uma nova pesquisa que mostra como a IA pode prever o câncer de pulmão de maneiras que aumentam as chances de sobrevivência de muitas pessoas em risco ao redor do mundo.

Inteligência Artificial para melhorar a qualidade de vida

Detalhado na pesquisa publicada em 20 de maio na Nature Medicine, o modelo de aprendizado profundo foi usado para prever se um paciente tem câncer de pulmão, gerando a pontuação de risco de câncer de pulmão e identificando a localização do câncer de pulmão.

"Ao mostrar que o aprendizado profundo pode aumentar a especificidade sem sacrificar a sensibilidade, esperamos gerar mais pesquisas e discussões sobre o papel que a IA pode desempenhar na mudança da escala de custo-benefício da detecção do câncer." , podemos ler no blog do Google.

"O sistema de inteligência artificial usa aprendizagem volumétrica 3D profunda para analisar toda a anatomia do scanner de tórax, bem como patches com base em técnicas de detecção de objetos que identificam regiões com lesões malignas", diz Shreeva Shetty. , gerente técnico do Google.

Ao analisar uma única varredura, o modelo detectou câncer (em média 5%) com mais frequência do que um grupo de seis especialistas humanos e tinha 11% mais probabilidade de reduzir os falsos positivos (um falso positivo é o resultado de uma decisão em uma eleição bidirecional, declarado positivo, onde na verdade é negativo)

Os radiologistas costumam ver centenas de imagens 2D em uma única tomografia computadorizada, e o câncer pode ser minúsculo e difícil de detectar. Criamos um modelo que pode não apenas gerar a previsão geral de malignidade do câncer de pulmão (visto em volume 3D), mas também identificar tecido maligno sutil nos pulmões (nódulos pulmonares). 

O modelo também pode levar em consideração informações de exames anteriores, úteis para prever o risco de câncer de pulmão, pois a taxa de crescimento de nódulos pulmonares suspeitos pode ser indicativa de malignidade.

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Esses resultados iniciais são encorajadores, mas novos estudos avaliarão o impacto e a utilidade na prática clínica.

Em nossa pesquisa, analisamos 45,856 casos de detecção de TC de tórax nulos (alguns nos quais o câncer foi detectado) do conjunto de dados de pesquisa do NIH do National Lung Screening Trial e da Northwestern University. Validamos os resultados com um segundo conjunto de dados e também comparamos nossos resultados com 6 radiologistas certificados pelos EUA.

O Google anuncia que disponibilizará o modelo por meio da API Google Cloud Healthcare à medida que continua com os testes e testes com organizações parceiras.

fonte: https://www.blog.google/


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