A inteligência artificial pode se tornar uma poderosa aliada da ciência e da
saúde com a tecnologia chamada DeepGestalt, que pode identificar com precisão
algumas doenças genéticas raras apenas analisando o rosto de um paciente. O
estudo sobre o software foi publicado na semana passada na revista Nature
Medicine. De acordo com as pesquisas, 8% da população tem doenças genéticas
importantes e muitas delas podem ser identificadas por conta de suas
características faciais reconhecíveis. Um exemplo disso é a síndrome de
Angelman, que afeta o sistema nervoso causando aspectos físicos como boca
larga e dentes espaçados, estrabismo ou um língua protuberante.
Em seus três ensaios, o
DeepGestalt conseguiu identificar uma série de síndromes apenas assim,
observando o rosto dos pacientes. A base para o sucesso dos testes em um campo
tão desafiador e com poucos dados disponíveis foram os “algoritmos de última
geração, tais como aprendizado profundo”, afirmou Yaron Gurovich, que além de
ter liderado a pesquisa, também é diretor de tecnologia da FDNA, empresa de
inteligência artificial e medicina de precisão.
Gurovich também alegou que o sucesso
dos ensaios também abre espaço para futuras pesquisas e aplicações, bem como a
identificação de novas síndromes ainda não identificadas. No estudo, os autores
também demonstraram preocupação com análises de rostos que poderiam discriminar
pessoas que têm condições preexistentes ou que desenvolvem complicações
médicas.
A equipe treinou o DeepGestalt
usando 17.000 imagens faciais retiradas de um banco de dados de pacientes
diagnosticados com mais de 200 distúrbios genéticos diferentes. Com isso, foi
descoberto que a tecnologia de IA superou clínicos em dois conjuntos distintos
de testes. Em um deles, foi preciso identificar uma síndrome específica entre
502 imagens selecionadas.
Em cada teste, a IA listou as
possíveis síndromes e identificou a principal e correta em suas 10 principais
sugestões 91% do tempo. No outro tipo de teste, era precisa identificar
diferentes subtipos genéticos da síndrome Noonan, a qual apresenta uma série de
características distintas e problemas de saúde, tais como defeitos cardíacos.
Nesta fase, o algoritmo teve uma taxa de sucesso de 64%.
Para efeito de comparação, os
clínicos que examinaram as imagens de pacientes com a síndrome de Noonan foram
capazes de identificar o dito distúrbio apenas 20% das vezes. “Nós mostramos
que este sistema pode ser usado em ambientes médicos”, disse Gurovich sobre os
resultados, mesmo sem explicar exatamente quais características faciais o
DeepGestalt levou em conta em suas previsões.
De toda forma, para ajudar os
pesquisadores a entenderem melhor, a tecnologia recria um mapa da imagem a base
de calor, analisando quais regiões do rosto contribuíram para a classificação
das doenças, de acordo com Gurovich. Vale lembrar que todas as imagens usadas
nos ensaios eram de pacientes que já tinham sido diagnosticados com uma
condição. Além disso, a IA não analisou se cada um tinha um distúrbio genético,
mas sim se alguma das possíveis já tinham sido constatadas.
Fonte: CNN
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