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.
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
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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