Novo sistema de inteligência artificial pode ajudar radiologistas a melhorar sua capacidade de diagnosticar o câncer de próstata

Pesquisadores da Universidade da Califórnia em Los Angeles (UCLA), nos Estados Unidos, desenvolveram um novo sistema de inteligência artificial para ajudar radiologistas a melhorar sua capacidade de diagnosticar o câncer de próstata. O sistema, chamado FocalNet, ajuda a identificar e prever a agressividade da doença avaliando imagens de ressonância magnética e faz isso com quase o mesmo nível de precisão que os radiologistas experientes. Nos testes, o FocalNet foi 80,5% preciso no processamento de imagens de ressonância magnética, enquanto os radiologistas com pelo menos 10 anos de experiência foram 83,9 por cento precisos. Os principais autores do estudo são os professores de radiologia da UCLA,  Dr. Kyung Sung,  Dr. Steven Raman e o Dr. Dieter Enzmann.

Médicos radiologistas usam a ressonância magnética para detectar e avaliar a agressividade dos tumores malignos da próstata. No entanto, normalmente é preciso praticar em milhares de exames para aprender a determinar com precisão se um tumor é canceroso ou benigno e estimar com precisão o grau do câncer. Além disso, muitos hospitais não têm recursos para implementar o treinamento altamente especializado necessário para detectar o câncer a partir de ressonância magnética.

Método

FocalNet é uma rede neural artificial que usa um algoritmo que compreende mais de um milhão de variáveis ​​treináveis e foi desenvolvido pelos pesquisadores da UCLA. A equipe treinou o sistema analisando exames de ressonância magnética de 417 homens com câncer de próstata; varreduras foram introduzidas no sistema para que ele pudesse aprender a avaliar e classificar os tumores de forma consistente e comparar os resultados com o espécime patológico real. Pesquisadores compararam os resultados do sistema de inteligência artificial com leituras de radiologistas da UCLA que tinham mais de 10 anos de experiência.

Impacto da pesquisa

A pesquisa sugere que um sistema de inteligência artificial poderia economizar tempo e, potencialmente, fornecer orientação diagnóstica para radiologistas menos experientes. Os resultados da pesquisa foram publicados na revista científica IEEE Transactions on Medical Imaging. O trabalho foi apresentado na Conferência IEEE International Symposium em Biomedical Imaging em abril de 2019.

Acesse o resumo do artigo científico (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da UCLA (em inglês).

Fonte: Tech4Health