Um novo estudo da Universidade de Warwick revelou que um sistema de IA pode analisar radiografias e diagnosticar problemas médicos com tanta precisão como os médicos.
Esta IA, desenvolvida através de uma colaboração entre Warwick, King's College London e vários centros do NHS, foi treinada com base em 2,8 milhões de radiografias de tórax históricas de mais de 1,5 milhões de pacientes.
É capaz de detetar 37 condições possíveis, demonstrando uma precisão igual ou superior à dos médicos em 94% dos casos (35 de 37 condições). Para garantir a precisão da IA, mais de 1400 radiografias que analisou foram verificadas por radiologistas seniores em relação a diagnósticos históricos.
Já houve inúmeras aplicações semelhantes de IA para exames médicos, incluindo CoDoC da Googleo que reduz a carga de trabalho da análise de exames médicos em 66%.
O software utilizados neste estudo recenteO X-Raydar, denominado X-Raydar, procura potenciais problemas imediatamente após a realização de radiografias e quantifica a probabilidade de cada anomalia detectada.
Dá prioridade às doenças urgentes, ajudando os médicos a efetuar um diagnóstico eficiente em termos de tempo, o que é fundamental num contexto de escassez de pessoal e de listas de espera cada vez maiores.
O Dr. Giovanni Montana, autor principal e Professor de Ciência de Dados em Warwick, explicou o potencial da IA como ferramenta de rastreio ou para fornecer "a derradeira segunda opinião", eliminando erro humano e parcialidade. Sublinhou a sua formação em milhões de radiografias e a sua eficácia na análise imparcial.
A Professora Vicky Goh do King's College London, coautora e antiga presidente da Royal Society of Radiologists, prevê que sistemas de IA abrangentes como o X-Raydar sejam o futuro da medicina, ajudando os médicos sobrecarregados.
A IA também aborda a eficiência nos casos em que não são detectadas anomalias nas radiografias, o que representa cerca de metade de todos os casos.
Ao identificar estes casos, a IA permite que os radiologistas se concentrem mais em exames complexos e críticos.
Este facto é particularmente relevante dada a escassez de radiologistas no Reino Unido, tal como referido pelo Royal College of Radiologists, que provoca atrasos no tratamento em 97% dos centros de tratamento do cancro do país.
O software X-Raydar foi disponibilizado em código aberto para utilização não comercial, a fim de acelerar a investigação e o desenvolvimento neste domínio.
Isto junta-se a numerosas aplicações médicas interessantes da IA, incluindo um modelo que ajudou a acelerar processos de rastreio do cancro da mama em mais de 44% e um Sistema de IA da Google concebido para fornecer segundas opiniões aos médicos.
O NHS tem um longo historial de implantação de tecnologias médicas de IA devido às suas colaborações com a DeepMind, incluindo uma recente Ferramenta de IA para diagnóstico do cancro do pulmão.
