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O modelo de IA mostra resultados promissores, mas as limitações de dados e a complexidade da imagem continuam a ser obstáculos à sua aplicação clínica
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Os investigadores estão a desenvolver modelos de inteligência artificial (IA) para ajudar no diagnóstico do cancro, uma área que envolve a identificação de padrões nos tecidos para detectar tumores e avaliar a sua gravidade.
A IA tem-se mostrado promissora nesta área, especialmente no reconhecimento de imagens, e os investigadores acreditam que pode acelerar o processo de diagnóstico e até detectar algo que os humanos possam ter perdido.
Um modelo recente chamado Atlas, desenvolvido pela Aignostics em parceria com a Clínica Mayo, foi treinado em 1,2 milhão de amostras de tecidos e comparado a outros modelos líderes, vencendo seis dos nove testes.
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Embora os resultados sejam promissores, o Atlas ainda não está pronto para uso clínico, mostrando desempenho variável entre tipos de câncer, com precisão de 97,1% no câncer colorretal, mas apenas 70,5% no câncer de próstata. O estudo sobre o modelo foi publicado em arXiv.
Obstáculos que ainda precisam ser superados
- A IA precisa de um grande volume de dados para ser eficaz, mas a digitalização de amostras de tecido é limitada.
- Menos de 10% das práticas de patologia nos EUA são digitalizadas, dificultando o treinamento de modelos com uma ampla gama de exemplos.
- A Clínica Mayo tem digitalizado suas amostras patológicas para contornar esse problema, coletando milhões de imagens para melhorar os modelos.
- Além disso, as imagens do tecido da biópsia são extremamente grandes e complexas, o que aumenta os custos e dificulta a análise.
- Outra dificuldade é identificar quais características moleculares dos tecidos são mais importantes para o diagnóstico, desafio que os modelos de IA ainda não superaram completamente.
Apesar dos avanços, os especialistas apontam que os modelos de IA ainda não são perfeitos e que são necessários mais dados e inovações para alcançar uma detecção precisa a nível clínico.
A IA está a progredir, mas os desafios relacionados com dados, processamento e análise molecular ainda precisam de ser resolvidos antes que estes sistemas possam ser amplamente aplicados na prática clínica.
Colaboração para o Olhar Digital
Leandro Criscuolo é jornalista formado pela Faculdade Cásper Líbero. Já trabalhou como redator, analista de marketing digital e gerente de mídias sociais. Atualmente, escreve para o Olhar Digital.
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