Radiologistas assistidos por IA realizam triagem, segundo novo estudo
Estudo em larga escala publicado na revistaA Lancet Digital Health é a primeira a comparar diretamente a eficácia da IA no rastreamento do câncer de mama, seja ela usada sozinha ou como assistente viva. Os cientistas esperam que tais sistemas possam encontrar cânceres que os especialistas convencionais não percebem. Isso ajudará a liberar tempo dos radiologistas para que eles possam ver mais pacientes.
Este software foi desenvolvido porA Vara é uma startup da Alemanha que também liderou o estudo. A IA da empresa já está em uso em mais de um quarto dos centros de rastreamento de câncer de mama na Alemanha e foi lançada em hospitais no México e na Grécia no início deste ano.
A equipe da Vara, com o auxílio de radiologistas daO Hospital Universitário de Essen, na Alemanha, e o Memorial Sloan Kettering Cancer Center, em Nova York, testaram duas abordagens. No primeiro caso, a IA analisa independentemente as mamografias. Em outro caso, a IA distingue automaticamente entre imagens que considera normais e aquelas que causam preocupação. Ele envia o último para um radiologista, que os revisa antes de ver a pontuação da IA. O algoritmo emitirá um alerta se detectar câncer quando o médico não o fez.
Para treinar a rede neural, Vara forneceuDados de IA de mais de 367 mil mamografias, incluindo anotações de radiologistas, avaliações iniciais e informações sobre se a paciente tinha câncer, para aprender como colocar essas imagens em uma das três categorias – “diagnóstico confiável”, “diagnóstico incerto”, “diagnóstico preciso” " doença". As conclusões tiradas de ambas as abordagens foram então comparadas com as decisões tomadas por radiologistas reais em 82.851 mamografias obtidas em centros de rastreio.
Quando algoritmos e médicos trabalham juntosforam 3,6% melhores na detecção de câncer de mama. Essa abordagem nos permitiu separar automaticamente as imagens que pareciam normais. Essa racionalização intensiva pode reduzir a carga sobre os radiologistas.
como a IA encontra áreas suspeitas em imagens
Resultados anormais ou não óbviosas varreduras exigem reexame. Mas os radiologistas que estudam mamografias perdem um em cada oito casos de câncer. Fadiga, esforço excessivo e até mesmo a hora do dia afetam o quão bem os radiologistas podem detectar tumores ao observar milhares de imagens. Sinais visualmente sutis também tendem a ser menos alarmantes, e o tecido mamário denso, que ocorre principalmente em pacientes mais jovens, dificulta a visualização dos sinais de câncer.
Essa abordagem pode reduzir a escassez de radiologistas,especialmente em países onde há um radiologista para cada milhão de pacientes. Mesmo nos EUA, que tem proporcionalmente 10 vezes mais radiologistas do que a Índia, está prevista uma escassez de 17.000 especialistas até 2033.
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