Olhando para o futuro: A inteligência artificial é igualmente boa – e em alguns casos, até melhor – do que os médicos na análise de raios X e no diagnóstico de certas condições médicas. Pesquisadores da Universidade de Warwick treinaram sua IA usando 2,8 milhões de radiografias de tórax históricas de mais de 1,5 milhão de pacientes para verificar 37 condições diferentes. Os raios X foram coletados durante um período de 13 anos em três redes hospitalares no Reino Unido.
Para 35 das 37 condições, a IA foi tão ou mais precisa do que a análise de um médico no momento em que as radiografias foram tiradas.
Para verificar a precisão da IA, uma seleção de mais de 1.400 raios X do estudo também foi examinada por um grupo de radiologistas seniores. Eles compararam os resultados da IA com os diagnósticos feitos pelos radiologistas quando os exames foram originalmente capturados.
A IA dos pesquisadores é capaz de analisar os exames assim que são realizados e sinalizar quaisquer condições ou anormalidades potenciais. Ele também pode aproveitar um grande modelo de linguagem para digerir relatórios históricos que acompanham as varreduras para uma compreensão mais aprofundada.
Giovanni Montana, professor de ciência de dados em Warwick e principal autor do estudo, disse que a ferramenta pode ser útil como uma etapa inicial de triagem ou como uma “segunda opinião definitiva”.
A IA eliminaria o elemento inevitável do erro humano e também poderia eliminar preconceitos. Como destaca o Dr. Montana, se um paciente for encaminhado para uma radiografia com um problema cardíaco, o médico inevitavelmente se concentrará naquele órgão e talvez possa ignorar um problema nos pulmões.
A tecnologia também poderia ajudar a diminuir a carga de trabalho dos médicos e chamar a atenção deles para exames preocupantes mais cedo do que eles poderiam chegar até eles. De acordo com uma pesquisa recente do Royal College of Radiologists, 97% das instalações de tratamento de câncer do Reino Unido sofreram atrasos nos tratamentos devido à falta de radiologistas.
A IA da equipe, chamada X-Raydar, está disponível para a comunidade de pesquisa testar em aplicações não clínicas por meio de um par de APIs.
Crédito da imagem: Anna Shvets
