Um programa de computador demonstrou uma precisão maior que a dos especialistas em radiologia para identificar câncer de mama a partir de imagens de mamografias, segundo um estudo britânico.
O câncer de mama é um dos mais frequentes entre as mulheres, com mais de 2 milhões de novos casos diagnosticados no ano passado em todo o mundo.
Esses resultados, publicados na revista científica Nature, "sugerem que estamos desenvolvendo uma ferramente que pode ajudar os médicos a detectar o câncer de mama com maior precisão", explicou o médico Dominic King, responsável britânico da Google Health, um dos autores do estudo.
"São necessários outros testes, uma validação clínica e autorizações regulamentares antes de (a ferramenta) poder marcar uma diferença para os pacientes, mas estamos decididos a trabalhar com nossos sócios para alcançar este objetivo", acrescentou um pesquisador em um comunicado da Imperial College of London.
Esta técnica de inteligência artificial (IA), fruto da pesquisa da Google, se baseia em um modelo matemático, um algoritmo. Este último foi testado, alimentado, com cerca de 29.000 imagens de mamografias do Reino Unido e, em menor escala, dos Estados Unidos.
Os especialistas tinham acesso aos antecedentes da paciente para interpretar as radiografias, enquanto o programa de IA tinha apenas a imagem da última mamografia.
A IA mostrou uma redução na proporção de casos nos quais se detectava erroneamente um câncer, de 5,7% das imagens estudadas dos Estados Unidos e de 2,7% entre as britânicas.
O algoritmo também reduziu o percentual de falsos diagnósticos. Foi uma queda de 9,4% entre as imagens dos Estados Unidos e de 2,7% entre as do Reino Unido.
A equipe do Google Health comparou a decisão do programa com a do radiologista que realizava a primeira análise das imagens de mamografias.
Se os diagnósticos concordassem, o caso era marcado como resolvido. Quando havia resultados contraditórios, comparava-se o resultado do computador com a decisão do especialista que tinha realizado a segunda leitura da mamografia.
Segundo o estudo, o uso da IA para verificar um diagnóstico do primeiro avaliador humano poderia poupar até 88% de carga de trabalho ao segundo radiologista.