A ferramenta prevê o câncer de mama com até cinco anos de antecedência. Os pesquisadores do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT desenvolveram um novo modelo de previsão com IA (Inteligência Artificial) baseado em aprendizagem profunda que pode antecipar o desenvolvimento do câncer.
Outros projetos semelhantes frequentemente tinham viés inerente porque se baseiam esmagadoramente em populações brancas de pacientes e projetam especificamente seu próprio modelo para que ele seja informado por dados “mais eqüitativos” que assegurem que ele seja “igualmente preciso para mulheres brancas e negras”.
Isso é fundamental, observa o MIT em um post no blog, porque as mulheres negras são 42% mais propensas do que as mulheres brancas a morrer de câncer de mama, e um fator que contribui para isso é que elas não são tão bem atendidas pelas atuais técnicas de detecção precoce.
O MIT afirma que seu trabalho no desenvolvimento dessa técnica teve como objetivo específico tornar a avaliação de riscos de saúde dessa natureza mais precisa para as minorias, que muitas vezes não estão bem representadas no desenvolvimento de modelos de aprendizagem profunda. A questão do viés algorítmico é o foco de muitas pesquisas da indústria e até mesmo de produtos mais recentes, vindos de empresas de tecnologia que trabalham na implantação da IA no campo.
Esta ferramenta prevê o câncer baseando-se em um treinamento de visualização em mamografias e resultados de pacientes (eventual desenvolvimento de câncer sendo o principal) de mais de 60.000 pacientes (com mais de 90.000 mamografias totais) do Massachusetts General Hospital, começa com os dados e usa aprendizado profundo para identificar padrões isso não seria aparente ou mesmo observável por clínicos humanos.
Como não se baseiam em suposições existentes ou conhecimento recebido sobre fatores de risco, que são, na melhor das hipóteses, uma estrutura sugestiva, os resultados até agora mostraram ser muito mais precisos, especialmente na descoberta preditiva de pré-diagnóstico.
No geral, o projeto tem a intenção de ajudar os profissionais de saúde a montar o programa de triagem correto para os indivíduos em seus cuidados e eliminar o resultado doloroso e muito comum do diagnóstico tardio. O MIT espera que a técnica também possa ser usada para melhorar a detecção de outras doenças que têm problemas similares com os modelos de risco existentes, com muitas lacunas e baixos graus de precisão.
Publicado originalmente em Tech Crunch
