A IA deteta células cancerígenas e avalia a fiabilidade do seu diagnóstico
Investigadores desenvolvem um sistema de IA transparente para o diagnóstico de linfomas
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O diagnóstico de certas doenças oncológicas do sangue e das glândulas linfáticas poderá tornar-se, no futuro, mais simples e transparente. Investigadores da Universidade de Marburgo desenvolveram o «FlowXAI», um novo sistema de IA que ajuda os médicos na classificação dos linfomas de células B. Ao contrário de muitos métodos anteriores, a aplicação não se limita a apresentar uma sugestão de diagnóstico, mas explica também quais as características celulares que foram determinantes para esse diagnóstico e qual o grau de fiabilidade da avaliação. Desta forma, os médicos podem concentrar a sua atenção de forma específica em casos difíceis ou incertos, relatam os investigadores liderados pelo informático Prof. Dr. Michael Thrun e pelos oncologistas PD Dra. Cornelia Brendel e PD Dr. Jörg Hoffmann. Os investigadores publicam os seus resultados na edição atual da revista especializada PLOS Medicine.
Conjuntos de dados enormes e complexos
O diagnóstico do cancro é cada vez mais marcado por grandes e complexos volumes de dados. Especialmente no caso de doenças raras, é necessária muita experiência para interpretar corretamente os dados de medição, que são frequentemente de alta dimensão. Ao mesmo tempo, para esses quadros clínicos, estão frequentemente disponíveis apenas poucos dados de treino para os métodos modernos de IA. A isto acresce o facto de muitos dos modelos de IA existentes até agora não conseguirem explicar as suas decisões de forma compreensível. «Para a aplicação clínica, isto é problemático, uma vez que os médicos têm de compreender e avaliar a base de uma recomendação», relata Thrun, do Departamento de Matemática e Informática da Universidade de Marburgo. Por isso, os investigadores de Marburgo adotam uma abordagem diferente: a inteligência artificial deve complementar de forma específica os conhecimentos médicos, e não substituí-los.
A citometria de fluxo analisa milhares de componentes do sangue
No centro do estudo estão os chamados linfomas não-Hodgkin de células B. Esta categoria de cancros afeta determinadas células do sistema imunitário e representa cerca de 90 por cento das doenças relacionadas com o cancro dos gânglios linfáticos. A sua percentagem no total de novos casos de cancro na Alemanha situa-se em cerca de quatro por cento. O diagnóstico padrão recorre, entre outros métodos, à chamada citometria de fluxo (Flow-Cytometry). Neste processo, milhares de células individuais de uma amostra de sangue são analisadas e caracterizadas com base nas suas características biológicas. Os conjuntos de dados resultantes são muito extensos e a sua avaliação requer conhecimentos especializados. Para o desenvolvimento e avaliação do FlowXAI, a equipa de investigação utilizou dados de cerca de 20 000 amostras de sangue. O novo método alcançou uma precisão comparável à dos modernos sistemas de aprendizagem profunda (deep learning) e, consequentemente, um nível de desempenho até então exclusivo de especialistas humanos, mas necessitou de uma quantidade significativamente menor de dados de treino. Em algumas análises, bastaram algumas centenas de casos selecionados de forma específica para obter resultados ao nível dos especialistas clínicos.
A IA classifica o seu próprio diagnóstico como seguro, provável ou difícil
Os investigadores consideram o FlowXAI uma ferramenta de apoio à tomada de decisões e um parceiro de debate para os médicos. A responsabilidade médica continua a recair sobre o ser humano. A capacidade de autoavaliação do sistema reveste-se de particular importância: este classifica os casos como seguros, prováveis ou difíceis, tornando assim transparente o grau de segurança da avaliação da IA com base nos conjuntos de dados aprendidos e indicando quando é necessária especialização adicional.
Este desenvolvimento surgiu de uma estreita colaboração entre as áreas da informática e da medicina. Enquanto as médicas contribuem com os seus conhecimentos de diagnóstico, as informáticas desenvolvem os algoritmos e garantem que as suas decisões sejam apresentadas de forma compreensível. Um primeiro protótipo já reproduz todo o processo, desde a análise de uma amostra até à transmissão de uma avaliação fundamentada. Nas próximas etapas, o sistema deverá ser validado em condições clínicas reais e com dados provenientes de vários laboratórios. A longo prazo, a tecnologia poderá ser utilizada na formação, na garantia da qualidade e como apoio em laboratórios de diagnóstico especializados.
Observação: Este artigo foi traduzido usando um sistema de computador sem intervenção humana. A LUMITOS oferece essas traduções automáticas para apresentar uma gama mais ampla de notícias atuais. Como este artigo foi traduzido com tradução automática, é possível que contenha erros de vocabulário, sintaxe ou gramática. O artigo original em Alemão pode ser encontrado aqui.
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