Notícia

Quando o uso de imagens médicas robustas com suporte de inteligência artificial finalmente se tornará realidade na prática?

Divulgação, Universidade de Amsterdã

Fonte

Universidade de Amsterdã

Data

quinta-feira, 8 junho 2023 15:05

Áreas

Biologia. Ciência de Dados. Computação. Engenharia Biomédica. Imagens e Diagnóstico. Informática Médica. Inteligência Artificial. Medicina. Oftalmologia. Telemedicina.

O uso da Inteligência Artificial (IA) para rastrear pacientes em busca de certas doenças pode ser super preciso no laboratório, mas falha no mundo real da saúde. Coen de Vente, doutorando na Universidade de Amsterdã, nos Países Baixos, busca soluções para esse problema. Dentro do Instituto de Informática, Coen De Vente está pesquisando técnicas de aprendizado de máquina para triagem de doenças oculares. Ele trabalha no grupo de Análise Quantitativa em Saúde, liderado pela professora Dra. Clarisa Sánchez Gutierrez.

A equipe de comunicação da Universidade de Amsterdã conversou com o pesquisador sobre os desafios de trazer a IA como recurso importante para a avaliação de imagens médicas:

Universidade de Amsterdã: Como é que as técnicas de IA para imagens médicas são precisas no laboratório, mas falham na prática?
Coen de Vente: Essencialmente, é devido à falta de robustez. Os modelos de IA são treinados em um conjunto de dados. Quando esse conjunto de dados não é suficientemente representativo dos pacientes que estão sendo rastreados na prática, um paciente que tem uma condição pode ser informado de que não há nada de errado ou vice-versa: um paciente é diagnosticado com uma doença quando não há nada de errado.

Universidade de Amsterdã: Então, quais são os problemas com conjuntos de dados?
Coen de Vente: Às vezes é o fato de que certas etnias são pouco representadas nos dados, por exemplo, muitos dados de pessoas brancas e poucos de pessoas negras. Mas também surgem problemas porque diferentes tipos de scanners fornecem diferentes tipos de artefatos em suas imagens, ou porque as condições nas quais uma varredura é feita são ligeiramente diferentes em um hospital do que em outro. Com varreduras oculares, isso pode ser causado por condições de iluminação ligeiramente diferentes.

Universidade de Amsterdã: Como você está tentando resolver esses tipos de problemas?
Coen de Vente: Entre dezembro de 2021 e março de 2022, organizamos uma competição em conjunto com a Het Oogziekenhuis Rotterdam: o Desafio de Inteligência Artificial para Rastreamento Robusto de Glaucoma, abreviado AIROGS. O glaucoma é uma doença ocular em que parte do campo visual é perdido devido ao aumento da pressão do globo ocular. A detecção precoce pode evitar muito sofrimento, e a triagem automatizada com IA pode ajudar. O desafio para as equipes que participaram da nossa competição foi construir em pouco mais de três meses um software de IA que pudesse, por um lado, detectar se alguém tem glaucoma ou não e, por outro lado, também indicar se uma determinada digitalização é legível. Nosso conjunto de dados consistia em 113.000 imagens de cerca de sessenta mil pacientes, de quinhentos centros de triagem diferentes nos EUA.

Universidade de Amsterdã: E qual foi o resultado?
Coen de Vente: Avaliamos as soluções de quatorze equipes. As melhores equipes tiveram desempenho semelhante a uma equipe de oftalmologistas e optometristas. Muitos dos algoritmos também forneceram desempenho robusto quando testados em três outros conjuntos de dados disponíveis publicamente. Esses resultados demonstram a viabilidade de uma triagem robusta de glaucoma com suporte de IA.

Universidade de Amsterdã: Seu conjunto de dados vem dos EUA. Podemos então usar o melhor modelo de triagem de IA na Holanda sem problemas?
Coen de Vente: Eu ainda seria cauteloso sobre isso. Se aplicássemos esse algoritmo em hospitais holandeses, não saberíamos ao certo se nossos dados de treinamento americanos são suficientemente representativos do contexto holandês. Você não quer que o algoritmo faça algo completamente errado inesperadamente. É por isso que existe uma regulamentação estrita antes que o software de IA possa ser usado na prática médica. Ainda não há software de IA aprovado na UE ou nos EUA para triagem de glaucoma. Existem outros softwares aprovados para aplicação de IA em oftalmologia, como softwares que detectam retinopatia diabética de forma autônoma. Isso recebeu aprovação tanto nos EUA pela FDA quanto na UE com a marca CE.

Universidade de Amsterdã: O que resta a ser feito para aproximar esses tipos de técnicas de triagem de IA do atendimento ao paciente?
Coen de Vente: Como pesquisadores, precisamos fazer muito trabalho na criação de grandes estudos. Só então podemos desenvolver técnicas robustas de triagem de IA. Ainda existem grandes desafios em termos de interpretabilidade dos resultados. Idealmente, gostaríamos que o sistema de IA fosse capaz de explicar seus resultados e também nos avisar caso não saiba. E qual é a melhor maneira de o sistema informar um médico sobre seus resultados? Esse é outro desafio. E, finalmente, é claro, temos que analisar a relação custo-benefício.

Acesse a notícia completa na página da Universidade de Amsterdã (em inglês).

Fonte: Universidade de Amsterdã. Imagem: Imagem para treinamento do algoritmo na competição Rotterdam EyePACS AIROGS. Fonte: Divulgação, Universidade de Amsterdã.

Em suas publicações, o Portal Tech4Health da Rede T4H tem o único objetivo de divulgação científica, tecnológica ou de informações comerciais para disseminar conhecimento. Nenhuma publicação do Portal Tech4Health tem o objetivo de aconselhamento, diagnóstico, tratamento médico ou de substituição de qualquer profissional da área da saúde. Consulte sempre um profissional de saúde qualificado para a devida orientação, medicação ou tratamento, que seja compatível com suas necessidades específicas.