Publicado 26/01/2020 - 02h12 - Atualizado 26/01/2020 - 02h12

Por Da Agência Anhanguera

A professora Sandra Avila e o especialista em Ciência da Computação Alceu Bissotto: tarefa agora é aprimorar a precisão do diagnóstico

Divulgação/Unicamp

A professora Sandra Avila e o especialista em Ciência da Computação Alceu Bissotto: tarefa agora é aprimorar a precisão do diagnóstico

Pesquisadores da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) estão desenvolvimento um software capaz de agilizar diagnósticos do câncer de pele do tipo melanoma. Utilizando a inteligência artificial e o deep learning (aprendizagem profunda, em tradução livre), técnica de aprendizado das máquinas através de redes neurais artificiais, a equipe já atingiu uma precisão de 86% no diagnóstico. Agora, o foco é aprimorar o resultado e desenvolver a aplicabilidade no cotidiano dos centros de saúde. 
Segundo o Instituto Nacional de Câncer (Inca), vinculado ao Ministério da Saúde, esse tipo de câncer é o mais agressivo e letal. Porém, sua ocorrência é considerada baixa, se comparada a outros tipos da doença. O Inca estima 6.260 novos casos por ano no Brasil, sendo 2.920 em homens e 3.340 em mulheres. "As maiores taxas estimadas em homens e mulheres são verificadas na região Sul", aponta o instituto.
Docente do Instituto de Computação, Sandra Avila, que participa do estudo desde o seu início em 2014, salienta que a ideia não é substituir o diagnóstico realizado pelo médico, mas dar apoio a este profissional. "A inteligência artificial funciona como um suporte, como auxílio, mas a decisão final sempre tem que ser do médico" , analisa. Assim, aliar a tecnologia ao conhecimento do profissional de saúde pode trazer celeridade na detecção precoce do melanoma, melhorando o prognóstico de vida do paciente.
Sandra esclarece que a pretensão é que, num futuro próximo, com o sistema instalado em um celular e com uma lente dermatoscópica acoplada, seja viável extrair um diagnóstico rapidamente. O objetivo, frisa, é disponibilizar o recurso para uma unidade de saúde, por exemplo, que não conte com um dermatologista. "Muitas vezes a pessoa só se dá conta da lesão quando começa a crescer, coçar e sangrar", enfatiza. Nesse estágio, elucida, provavelmente o câncer já avançou e a chance de cura é muito mais baixa, de 14%. "Já nos estágios iniciais a chance de cura é de 97%" , afirma Sandra.
Algoritimos
A análise realizada pela máquina, explica Sandra, ocorre por meio de um banco público de imagens. Com os algoritmos desenvolvidos pelos pesquisadores, o computador consegue identificar se a lesão é benigna ou maligna. O banco conta atualmente com 23.906 fotografias de diferentes tipos de lesões de pele.
Quanto mais imagens, diz a docente, maior é a possibilidade de o diagnóstico ser preciso, pois a máquina aprende mediante os exemplos. Por isso, pontua, uma das perspectivas de avanço da pesquisa é poder engordar o banco de dados com imagens obtidas em hospitais brasileiros.
O resultado de 86% na precisão dos diagnósticos, conforme Alceu Bissoto, doutorando em Ciência da Computação e orientando de Sandra, foi observado através dos dados já existentes, referentes às lesões, no banco de dados. "Esses 86% não são necessariamente sobre dados em uma situação real, é sobre um conjunto de imagens públicas, do qual já sabemos quais são os diagnósticos, e aí a gente compara a performance da solução com o diagnóstico real, chegando aos 86%" , comenta.
Ainda quando é removida parte da informação a imagem, o diagnóstico segue acertando 71% dos diagnósticos, taxa maior que média de 67% de precisão da avaliação de 157 dermatologistas. "Mesmo quando se arranca a informação, o resultado ainda é melhor do que aqueles 67%", disse.
"Mas cuidado: a gente não quer dizer que a máquina é melhor que os médicos. A questão mais interessante é pensar no que a máquina está aprendendo que, mesmo tirando informação importante do ponto de vista médico, ela continua acertando" , examina Sandra.
Em poucos meses, os pesquisadores querem compreender quais são os padrões que a máquina está criando e observando por conta própria. As informações são da Assessoria de Imprensa da Unicamp.
Google premia estudo pelo 4º ano consecutivo
Pelo quarto ano consecutivo, o estudo sobre a detecção do melanoma, que teve início em 2014 por meio de uma parceria entre a docente do Instituto de Computação, Sandra Avila, e o professor Eduardo do Valle, da Faculdade de Engenharia Elétrica da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), foi um dos contemplados pelo Google Latin America Research Awards (Lara). O prêmio foi concedido a 25 pesquisas na América Latina, sendo 15 brasileiras. Destas, 13 estão ligadas a instituições públicas de ensino, sendo três da Unicamp.

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