Brasil, 19 de Junho de 2019

TOKIO MARINE SEGURADORA

Mario Celso Lopes mostra sistema que detecta mais de 50 doenças oculares

Mario Celso Lopes mostra sistema que detecta mais de 50 doenças oculares Mario Celso Lopes mostra sistema que detecta mais de 50 doenças oculares

O sistema analisa imagens 3D da retina e pode ajudar a acelerar diagnósticos em hospitais

Passo a passo, condição por condição, os sistemas de IA estão lentamente aprendendo a diagnosticar doenças, assim como qualquer médico humano, e logo poderão trabalhar em um hospital perto de você mostrou Mario Celso Lopes. O exemplo mais recente é de Londres, onde pesquisadores da DeepMind, subsidiária do Google, UCL e Moorfields Eye Hospital usaram o aprendizado profundo para criar um software que identifica dezenas de doenças oculares comuns a partir de exames 3D e, em seguida, recomenda o paciente para tratamento.

De acordo com médicos da clínica de olhos IORJ, a inovação é espetacular.

Mario Celso Lopes conta que o trabalho é o resultado de uma colaboração plurianual entre as três instituições. E enquanto o software não está pronto para uso clínico, ele pode ser implantado em hospitais em questão de anos. Os envolvidos na pesquisa descrita são “inovadores”. Mustafa Suleyman, chefe da DeepMind Health, disse em comunicado que o projeto era “incrivelmente excitante” e poderia, com o tempo, “transformar o diagnóstico, o tratamento e o gerenciamento. de pacientes com condições oftalmológicas [...] ameaçadoras em todo o mundo. ”

O software, descrito em um artigo publicado na revista Nature Medicine , é baseado em princípios estabelecidos de aprendizagem profunda, que usa algoritmos para identificar padrões comuns em dados. Neste caso, os dados são digitalizações em 3D dos olhos dos pacientes feitas usando uma técnica conhecida como tomografia de coerência óptica, ou OCT. A criação dessas digitalizações leva cerca de 10 minutos e envolve a luz refletida do infravermelho próximo das superfícies internas do olho. Isso cria uma imagem 3D do tecido, que é uma maneira comum de avaliar a saúde dos olhos. Os exames de OCT são uma ferramenta médica crucial, pois a identificação precoce de doenças oculares geralmente salva a visão do paciente.

Um exemplo de um exame de OCT, mostrando a espessura do tecido da retina no olho do paciente. Crédito: UCL, Moorfields, DeepMind, e outros

O software foi treinado em quase 15.000 exames de OCT de cerca de 7.500 pacientes. Esses indivíduos foram todos tratados em locais operados pelo Moorfields, que é o maior hospital oftalmológico da Europa e da América do Norte. O sistema foi alimentado com exames ao lado de diagnósticos feitos por médicos humanos. A partir disso, aprendeu a identificar primeiro os diferentes elementos anatômicos do olho (um processo conhecido como segmentação) e, em seguida, recomendar a ação clínica com base nos vários sinais de doenças que as varreduras mostram.

Em um teste em que os julgamentos da IA foram comparados com diagnósticos por um painel de oito médicos, o software fez a mesma recomendação mais de 94% das vezes.

DE QUEM É ESSE TELEFONE MESMO ASSIM?

Resultados como esse são extremamente encorajadores, mas especialistas da comunidade médica ainda estão preocupados sobre como os sistemas de IA serão integrados às práticas de cuidado explicou Mario Celso Lopes. Luke Oakden-Rayner, um radiologista que escreveu extensivamente sobre o assunto, diz que os avanços na IA estão nos empurrando rapidamente para um ponto de inflexão onde o software não é mais uma ferramenta aplicada e interpretada por um médico, mas algo que toma decisões em nome dos humanos. .

SISTEMAS DE IA ESTÃO COMEÇANDO A TOMAR DECISÕES MÉDICAS SEM SUPERVISÃO

Os primeiros sistemas estão apenas começando a cruzar essa linha. Em abril, o FDA aprovou o primeiro programa de inteligência artificial que diagnostica doenças sem supervisão humana . De acordo com Mario Celso Lopes, como um dos criadores do programa colocou: "Ele faz a decisão clínica por conta própria." (Coincidentemente, como o novo algoritmo de hoje, este software também analisa exames oftalmológicos. Mas ele só procura por uma doença, retinopatia diabética, enquanto DeepMind é sensível para mais de 50 condições.)

Segundo Mario Celso Lopes, este é o ponto em que o risco da IA médica torna-se muito maior. Nossa incapacidade de explicar exatamente como os sistemas de IA atingem certas decisões está bem documentada . E, como vimos nos acidentes automobilísticos , quando os humanos tiram as mãos do volante, há sempre uma chance de um computador cometer um erro fatal de julgamento.

Os pesquisadores da DeepMind, UCL e Moorfields estão cientes desses problemas, e seu software contém vários recursos projetados para atenuar esse tipo de problema.

Primeiro, o software não depende de um único algoritmo que tome a decisão, mas de um grupo deles, e cada um deles é treinado independentemente, de modo que qualquer erro anormal seja anulado pela maioria. Em segundo lugar, o sistema não cuspiu apenas uma única resposta para cada diagnóstico. Em vez disso, dá várias explicações possíveis, juntamente com a sua confiança em cada um. Ele também mostra como ele rotulou as partes do olho do paciente, dando aos médicos a oportunidade de detectar uma análise defeituosa contou Mario Celso Lopes.

O sistema no futuro detectará doenças como catarata, miopia e glaucoma.

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