A disponibilidade de dados sobre imagens médicas, como raios-x e tomografias, rotuladas por humanos ainda não é ideal para a transmissão do conhecimento, mas a IA pode ajudar com isso. Uma nova pesquisa mostrou como a tecnologia pode imitar profissionais de saúde reais e pedir uma segunda opinião para a própria inteligência artificial de volta, o que alimenta o aprendizado da máquina.

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IA e aprendizado

Segundo os pesquisadores, que publicaram o artigo na revista Nature Machine Intelligence, tradicionalmente os radiologistas e outros médicos especialistas rotulam os exames médicos de acordo com áreas específicas de interesse, deixando outros aspectos de fora.

Por exemplo, se estiver procurando por um tumor, o profissional não irá anotar como há outras lesões ao redor. A IA pode aprender isso e ajudar nessa análise. Com o conhecimento das imagens médicas, a tecnologia auxiliaria tanto na área da saúde quanto para a transmissão do conhecimento.

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IA pode ajudar na saúde (Imagem: Tridsanu Thopet – Shutterstock)

Como funciona

No entanto, a IA aprende através das informações, dados, imagens e outros conteúdos fornecidos a ela. Ou seja, ela precisa ter um contato e uma explicação prévia do que é um elemento antes de poder aplicá-lo.

Na pesquisa, duas IAs vão trabalhar em conjunto. Um dos membros da equipe de pesquisa explicou como funciona:

Uma parte do sistema de IA tenta imitar como os radiologistas leem as imagens médicas, rotulando-as, enquanto a outra parte do sistema julga a qualidade das varreduras rotuladas geradas pela IA, comparando-as com as varreduras rotuladas limitadas fornecidas pelos radiologistas.

Himashi Peiris, pesquisador da Faculdade de Engenharia
Avanço saúde
No entanto, IA na saúde tem prós e contras (Imagem: shutterstock/PaO_STUDIO)

Prós e contras da IA

  • A IA pode beneficiar essa área da saúde, mas, segundo Peiris, é demorado, sujeito a erros (já que a interpretação inicial depende de uma análise humana, que é subjetiva e não absoluta), exige experiência humana e requer esforço.
  • Além disso, o uso na prática demoraria muito tempo e não poderia ajudar pacientes que procuram tratamentos.
  • No entanto, segundo ele, a IA já vem aprendendo a partir das imagens fornecidas a ela, o que vai no sentido contrário de grandes algoritmos e um alto volume de informações.
  • Assim, a tecnologia poderá tomar decisões mais informadas, validar avaliações iniciais e diagnósticos, e até decisões de tratamento mais precisamente.

Próximos passos

A próxima etapa da pesquisa vai focar na expansão das imagens médicas que são alimentadas à IA e no desenvolvimento de um produto que possa ser usado na prática do dia a dia médico.

Com informações Tech Xplore

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