Pesquisadores de uma divisão do MIT focada em engenharia da computação e desenvolvimento de IA construíram dois algoritmos que podem detectar câncer de pâncreas em um tempo melhor do que os padrões de diagnóstico atuais. Os dois modelos juntos deram vida à rede neural “PRISM”. Ele foi projetado para detectar especificamente a forma mais comum de câncer pancreático. As informações são do portal Engadget.
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Os atuais critérios de triagem padrão para diagnosticar a doença detectam cerca de 10% dos casos em pacientes examinados por profissionais. Em comparação, o PRISM do MIT foi capaz de identificar casos em 35% das vezes.
Em seu desenvolvimento, PRISM colheu informações acima da média para uma IA
Embora o uso de IA na área de diagnóstico não seja um feito totalmente novo, o PRISM do MIT se destaca pela forma como foi desenvolvido. A rede neural foi programada com base no acesso a diversos conjuntos de registros eletrônicos de saúde reais de instituições de saúde nos EUA. Foram alimentados os dados de mais de 5 milhões de registros eletrônicos de saúde de pacientes, que os pesquisadores da equipe disseram “ultrapassar a escala” de informações alimentadas para um modelo de IA nesta área específica de pesquisa.
O modelo usa dados clínicos e laboratoriais de rotina para fazer suas previsões, e a diversidade da população dos EUA dão um avanço significativo em relação a outros modelos para o câncer de pâncreas, que geralmente estão confinados a regiões geográficas específicas, como alguns centros de saúde nos EUA.
Kai Jia , PhD do MIT e autor do artigo sobre o PRISM
O projeto PRISM do MIT começou há mais de seis anos. A motivação por trás do desenvolvimento de um algoritmo que possa detectar precocemente o câncer de pâncreas tem muito a ver com o fato de que a maioria dos pacientes é diagnosticada nos estágios mais avançados do desenvolvimento da doença – especificamente, cerca de 80% deles são diagnosticados tarde demais.
O que é analisado no algoritmo do PRISM para chegar ao diagnóstico:
- Dados demográficos dos pacientes;
- Diagnósticos anteriores;
- Medicamentos atuais e anteriores tomados de maneira controlada;
- Resultados laboratoriais.
- Idade do paciente;
- Fatores de risco evidentes em seu estilo de vida.
No momento, a tecnologia está vinculada apenas aos laboratórios do MIT e aos pacientes selecionados nos EUA. O desafio logístico de expandir a atuação desta IA envolverá alimentar o algoritmo com conjuntos de dados mais diversos e talvez até perfis de saúde globais para aumentar a acessibilidade.
No entanto, esta não é a primeira tentativa do MIT de desenvolver um modelo de IA que possa prever o risco ou diagnosticar o câncer. Modelos de algoritmos já foram treinados para prever o risco de câncer de mama entre mulheres usando registros de mamografia. Nessa pesquisa, cientistas do MIT confirmaram que, quanto mais diversificados forem os conjuntos de dados, melhor será a IA no diagnóstico de câncer.
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