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Inteligência Artificial e Médicos no diagnóstico do Câncer de Pele

15/02/2019 comentarios
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Um Novo estudo: Inteligência Artificial X Médicos no diagnóstico do Câncer de Pele.

 

Um estudo publicado recentemente na Annals of Oncology, revista tradicional sobre o Câncer na Alemanha, mostrou que as redes neurais (modelos computacionais que foram inspirados no sistema nervoso central), superaram os médicos no diagnóstico do Câncer de pele.

A pesquisa foi realizada por cientistas da Alemanha, França e Estados Unidos, onde usaram 100 mil imagens de melanomas, a fim de “treinar” e “melhorar o desempenho” da rede neural, para que distinguisse tumores malignos dos benignos com muita rapidez.

Os cientistas compararam os resultados da máquina quanto ao diagnóstico de melanomas, feitos por cerca de 58 dermatologistas, de 17 países, em um conjunto de 300 imagens, em etapas.
Na primeira deveriam dizer qual o procedimento deveria ser adotado: cirurgia ou acompanhamento, onde detectaram com uma precisão de 86,6% dos casos de melanomas malignos, contra 95% dos mesmos tumores detectados pela rede neural (CNN, sigla em inglês). E quanto as tumores benignos, os cientistas tiveram 71,3% de acerto, e a rede neural cerca de 75,7%.
Na segunda etapa eles foram informados sobre a idade, sexo e posição da lesão, tendo 88,9% de acerto para o diagnóstico de tumores malignos, e 75,7% de melanomas benignos, melhorando o desempenho quando confrontados com a primeira etapa.

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A cada ano, a incidência de Câncer de pele vem aumentando em todo o mundo, medidas preventivas são melhor método a ser adotado, protetores solares, camisas e roupas com Proteção UV, com laudos atestando sua eficiência são comprovadamente aliados no dia a dia.
Estudos como este, com uma rede neural computacional, ainda possuem muitas limitações, mas também enchem de esperança de que, cada vez mais, a tecnologia veio para ser nossa aliada, e a inteligência artificial pode sim se tornar um recurso a mais para os médicos no diagnóstico das doenças.

Veja o artigo original aqui:
H A Haenssle, C Fink, R Schneiderbauer, F Toberer, T Buhl, A Blum, A Kalloo, A Ben Hadj Hassen, L Thomas, A Enk, L Uhlmann; Man against machine: diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network for dermoscopic melanoma recognition in comparison to 58 dermatologists, Annals of Oncology, mdy166, https://doi.org/10.1093/annonc/mdy166.

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