5 de abr de 2016

O Radiologista automatizado da IBM pode ler imagens e registros médicos

Do blog Technology Review vem esse artigo superinteressante sobre o Avicena, um software da IBM que usa algoritmos de processamento de imagem juntamente com outros algoritmos de interpretação de texto (nos registros médicos), para sugestão de diagnóstico no auxílio a radiologistas.  É o aprendizado de máquina e a inteligência artificial aliando-se à prática clínica. Confira:

A maioria dos softwares inteligentes em uso hoje é especializada em um tipo de dado, seja interpretando texto ou adivinhando o conteúdo de fotos. O software em desenvolvimento na IBM tem que fazer tudo isso ao mesmo tempo. Está treinando para se tornar um assistente do radiologista.
O software tem o apelido de Avicena, em homenagem ao filósofo do século 11 que escreveu uma enciclopédia médica influente. Ele pode identificar características anatômicas e anormalidades em imagens médicas, tais como tomografia computadorizada e também se baseia em texto e outros dados no prontuário do paciente para sugerir possíveis diagnósticos e tratamentos.
Avicena foi projetado para ser utilizado pelos cardiologistas e radiologistas para acelerar seu trabalho e reduzir os erros e atualmente é especializada em radiologia cardiológica e de mama. Está atualmente sendo testado e refinado usando imagens e registros médicos anônimos. Mas Tanveer Syeda-Mahmood, um pesquisador do laboratório de pesquisa da IBM em Almaden perto de San Jose, Califórnia, e cientista-chefe do projeto, diz que a sua equipe e outros na empresa já estão se preparando para começar a testar o software fora do laboratório com grandes volumes de dados reais de pacientes. "Estamos começando os preparativos para a comercialização", diz ela.
Avicena "olha" imagens médicas utilizando um conjunto de diferentes algoritmos de processamento de imagem com diferentes especialidades. Alguns foram treinados para avaliar a distância para dentro do peito do paciente de uma imagem que foi tirada, por exemplo. Outros podem identificar os órgãos ou rotular anormalidades como coágulos sanguíneos. Alguns desses componentes de imagem usam uma técnica chamada de aprendizagem profunda, que produziu recentemente grandes saltos na precisão de software de reconhecimento de imagem (veja "AI Advances Make It Possible to Search, Shop with Images").
Os algoritmos de processamento de imagem trabalham ao lado de outros que foram treinados para interpretar o texto e resultados de testes em registros médicos. Avicena tem um sistema de "raciocínio" que se enquadra na saída de todos esses sinais diferentes para sugerir possíveis diagnósticos para um paciente. Ele mostra um resumo de seu raciocínio para a pessoa que trabalha com o software.
Imagem: O software da IBM, Avicena, destacou possíveis embolias em uma tomografia em verde, encontrando virtualmente o mesmo problema que um radiologista humano que marcou a imagem em vermelho.

Em uma demonstração do sistema, Syeda-Mahmood mostrou Avicena avaliando o caso de uma mulher de 28 anos de idade, queixando-se de falta de ar. O prontuário da paciente tinha imagens de pulmão e angiograma dos vasos sanguíneos em torno de seus pulmões, alguns exames de sangue e texto, observando que sua mãe tinha passado por vários abortos.
Avicenna sabia que o histórico da família poderia ser associado com uma tendência de formar coágulos sanguíneos, o que pode levar a abortos, conhecimento que mudou como as imagens do angiograma foram analisadas. O software sugeriu embolia pulmonar como o diagnóstico mais provável e destacou várias embolias possíveis em artérias pulmonares direita e esquerda do paciente. Quando um radiologista de forma independente analisou o mesmo caso, ele fez o mesmo diagnóstico e destacou mais ou menos exatamente as mesmas embolias.
IBM não são os únicos pesquisadores tentando construir software que combina texto e outros dados de registros médicos para funcionar como um radiologista. Mas Kenji Suzuki, professor associado no centro de pesquisa de imagens médicas no Instituto de Tecnologia de Illinois, diz que as ambições comerciais da IBM para Avicena são únicos. "Nenhuma outra empresa está a tentar ou prevendo que a integração total de texto, dados estruturados e imagiologia médica", diz ele.
No entanto, com base no que ele tem visto do projeto até agora, Suzuki diz que o processamento de imagem do Avicena e os poderes de diagnóstico ainda precisam se tornar mais precisos e flexíveis. Mesmo depois de fazer essas melhorias, para ter vendas significativas, a IBM terá de integrar seu ajudante automatizado com os sistemas de TI de hospitais existentes e provar que tem benefícios econômicos - "como reduzir o custo total do hospital, o reembolso do seguro, ou os riscos de ações judiciais", diz Suzuki.
Syeda-Mahmood diz que tornar o Avicena mais preciso é uma das principais prioridades da sua equipe, embora o objetivo seja ajudar os radiologistas e não substituí-los. E ela acredita que a IBM tem uma vantagem sobre as outras empresas tentando construir este tipo de software.
Isso porque fazer um sistema de aprendizado de máquina mais preciso requer oferecer a ele muitos dados de exemplo para refinar suas habilidades. A IBM já acumulou uma grande coleção de imagens médicas e registros e está no processo de torna-la muito maior.
No ano passado a empresa adquiriu uma coleção de milhares de imagens médicas, quando adquiriu a empresa Merge Healthcare. Essas imagens ainda não estão disponíveis para Avicena, mas quando estiverem, poderão ajudar a tornar o software mais preciso, diz Syeda-Mahmood. O projeto também pode obter um aumento de 50 milhões de registos de saúde electrônicos anônimos que a IBM recebeu na aquisição do ano passado de uma startup chamada Explorys.
Este artigo pertence a coleção Como treinar suas máquinas

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