Algoritmo supera médicos ao analisar exames de imagem

Inteligência artificial aprendeu sozinha a reconhecer padrões em imagens de tomografia e de raio-X, errando menos que experts

É possível que, em breve, o leitor possa ser atendido por um androide médico, tal qual no filme “Star Wars”, ou ter seu tratamento decidido por um algoritmo na nuvem.

A “consulta” seria barata e rápida e estaria baseada em uma tecnologia que já deixou de ser embrionária —a inteligência artificial baseada em deep learning, espécie de aprendizado por conta própria.

Usando exames de imagem como raios-X e outros que mapeiam a retina, cientistas dos EUA, China e Alemanha mostraram que a máquina —na verdade um programa de computador— pode até superar o homem quando o assunto é saber quem é doente e quem não é.

Um algoritmo foi treinado com um gigantesco banco de mais de 200 mil imagens de tomografia de coerência óptica, um exame que permite observar as camadas da retina e identificar alterações causadas por doenças graves, como a degeneração macular relacionada à idade.

O programa aprendeu, por conta própria, a “ler” aspectos das imagens que julgou importantes para a definição do diagnóstico. Foi fundamental nesse processo a não interferência de um “raciocínio humano”, o que permitiu que o algoritmo encontrasse os melhores caminhos para chegar a um veredito.

Experts em retina foram superados na taxa de diagnósticos corretos. O algoritmo errou apenas 6,6% dos casos em um dos testes.

Segundo estimativas, ao menos 1 milhão de pessoas no Brasil, entre diabéticos e idosos, têm risco elevado de apresentar doenças degenerativas da retina.

Quando a tecnologia for para o mercado, o paciente não precisaria mais passar por dois ou três especialistas até ter o diagnóstico final, argumentam os autores.

Na opinião de Rubens Belfort Jr., professor oftalmologia da Unifesp, é notório o ganho de qualidade. “Mesmo em países ricos a qualidade da análise nem sempre é boa, seja por despreparo, falta de tempo ou por desleixo.”

Ele explica que o Brasil ainda engatinha na área. “Precisamos ainda de uma base de dados confiável, de um número enorme de exames.”

Para Kang Zhang, oftalmologista e autor do estudo, não dá para fugir: “A chegada dos sistemas de diagnósticos baseados em IA é inevitável. A nós, médicos, resta trabalhar e interagir com a IA para fazer o futuro da medicina mais custo-efetivo e, além disso, prover um melhor cuidado.”