De acordo com a investigação publicada na revista Nature Medicine, esta nova técnica pode vir a facilitar o diagnóstico precoce de um tipo de tumor mata mais de um milhão de pessoas em todo o mundo todos os anos. Segundo os autores do estudo, este sistema é bastante preciso e baseia-se na “aprendizagem profunda” para detecção deste tipo de cancro. No entanto, os resultados apresentados ainda têm ser validados clinicamente em grandes populações de doentes, ressalvam os cientistas.

No entanto, explicam que a ‘aprendizagem profunda’ (ou ‘Deep learning’) é um ramo da inteligência artificial em que os computadores “aprendem” a partir de exemplos e vastas quantidades de dados, criando padrões de análise de informação cada vez mais complexos e que permitem imitar o funcionamento do cérebro.

Tendo em conta esses padrões de análise, os investigadores conseguiram desenvolver um algoritmo capaz de detetar nódulos pulmonares malignos, muitas vezes minúsculos, a partir de uma Tomografia Axial Computorizada (TAC) ao tórax, com uma precisão de detecção igual ou superior à dos radiologistas.

De acordo com os autores deste estudo, foram introduzidas mais de 42 mil imagens de TAC e em cerca de 7 mil casos de testes, o sistema de inteligência artificial foi capaz de detetar os nódulos malignos com maior precisão quando comparada à análise dos especialistas

Por outro lado, este sistema de inteligência artificial conseguiu ainda produzir menos falsos-positivos e menos tumores falsos-negativos.

Mozziyar Etemadi, professor de Medicina e Engenharia na Universidade Northwestern e um dos autores do artigo científico publicado sobre o estudo, explica que os radiologistas examinam geralmente centenas de imagens bidimensionais numa única tomografia computadorizada, enquanto o novo sistema permite fazer ‘instantâneos’ de análise em três dimensões (3D).

“A inteligência artificial em 3D pode ser muito mais sensível na sua capacidade de detetar precocemente o cancro do pulmão do que o olho humano que analisa imagens bidimensionais”, explica.

Já Sharavya Shetty, da divisão de inteligência artificial da Google, considera que “o sistema agora apresentado mostra como a inteligência artificial pode ser utilizada para melhorar e otimizar o processo de triagem realizada através de TAC com doses baixas de radiação e os resultados são prometedores”.

A universidade Northwestern acrescenta que os exames torácicos servem para identificar o tumor e reduzir as taxas de mortalidade, no entanto,  produzem altas taxas de erro. O novo sistema, por seu lado,  permite categorizar uma lesão com mais especificidade porque, não só, permite diagnosticar melhor uma pessoa com cancro como aferir se a pessoa não tem cancro e poupá-la a uma biopsia pulmonar invasiva, cara e com riscos.