Inteligência Artificial não substitui o domínio das técnicas radiológicas na aquisição de imagens, mas colabora para um diagnóstico médico mais ágil e preciso
Tomografias analisadas pelo PatchFCN. (Fonte: Arxiv.org/Reprodução)
Equipe de cientistas da Universidade da Califórnia – conduzida pela cientista Esther Yuh – desenvolveu o software PatchFCN, utilizando a inteligência artificial para identificar, de forma mais ágil, sinais de sangramento no cérebro.
Através da análise de diversas imagens de raios X, essa nova tecnologia aponta os possíveis sinais de sangramentos no cérebro com precisão próxima à de profissionais humanos, de acordo com os resultados apresentados durante os testes.
Caso alguém chegue ao hospital com sintomas ligados a hemorragias cerebrais, como concussão e tontura, uma tomografia é realizada para identificar o que pode estar acontecendo. Normalmente, médicos podem encontrar dificuldades em identificar pequenos pontos nas imagens em preto e branco, o que retarda o diagnóstico, segundo Yuh.
A cientista conta que, por esse motivo, desenvolveram o software PatchFCN, inicialmente, treinado com quase 4,4 mil imagens de tomografias. Depois disso, realizaram testes em 200 imagens escolhidas aleatoriamente, e a inteligência artificial se saiu tão bem quanto quatro radiologistas.
Embora, o PatchFCN tenha obtido resultados tão precisos quanto ao de profissionais humanos, não foi criado para substituir médico, mas sim, para auxiliar o seu diagnóstico, a fim de agilizar o atendimento, algo que pode salvar vidas, especialmente de pacientes com hemorragias cerebrais.
De acordo com Yuh, agora é hora de testar o software em ambiente real e comprovar que ele pode realmente ajudar a melhorar o desempenho do atendimento médico.
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