Estudo comprova que o uso da inteligência artificial no diagnóstico do câncer da pele se mostrou eficaz.
O contínuo aumento das taxas de incidência (“ocorrência”) e mortalidade por melanoma aumentam a importância do diagnóstico precoce deste agressivo Câncer da Pele. A detecção precoce é a melhor providência epidemiológica no sentido de reduzir a mortalidade e agressividade do melanoma.
Várias meta-análises (estudos comparados com grande número de casos) demonstram que a dermatoscopia auxilia o dermatologista na precisão diagnóstica do melanoma (melhor que o exame apenas à olho nu), no entanto é um exame “avaliador dependente”, pois exige uma curva de aprendizado para o médico que o realiza.
Nos últimos anos, estratégias de análise automatizada (computadorizadas) de imagem foram investigados como ferramenta para assessorar os médicos na precisão diagnóstica para o rastreio de melanoma.
Esta análise pretende em alguns casos atingir a sofisticação da inteligência artificial, ou em inglês “Machine Learning”, onde o próprio equipamento incorpora conhecimento para melhorar os resultados.
Em um estudo recente do Annals of Oncology (Man against the Machine.2018) foram confrontadas as opiniões de 58 dermatologistas (sendo 30 dos quais experientes em dermatocospia) para análise de imagens no diagnóstico do melanoma, comparando estes achados com equipamento de inteligência artificial (também chamadas redes neurais).
Aos médicos foram mostrados 100 imagens de lesões cutâneas para diagnóstico, usando o seu julgamento sobre se era um melanoma maligno ou uma pinta (nevo) benigna. Eles também foram convidados a tomar uma decisão sobre qual conduta adotar: cirurgia, acompanhamento de curto prazo, ou nenhuma ação necessária. Quatro semanas depois, os pesquisadores deram aos dermatologistas informações clínicas sobre o paciente, incluindo idade, sexo, e a posição da lesão, e imagens de close-up dos mesmos casos. Mais uma vez, eles foram convidados a fazer diagnósticos e decidir conduta.
Os autores do estudo também mostraram ao “Computador” um conjunto de 300 imagens de lesões cutâneas. O equipamento é uma rede neural artificial inspirada nos processos biológicos que ocorrem quando os neurônios do cérebro estão conectados uns aos outros e respondem ao que o olho vê. A máquina tem capacidade de aprendizagem, aprendendo com o que “vê” melhorando assim seu desempenho.
Na primeira olhada, dermatologistas diagnosticaram em média 87% das lesões malignas e 73% das benignas, enquanto que a “Máquina” detectou 95% dos melanomas.
As coisas melhoraram um pouco para os dermatologistas quando receberam informações adicionais sobre os pacientes, juntamente com as fotos; então eles diagnosticaram com precisão 89 por cento de melanomas malignos e 76 por cento das lesões benignas. Ainda assim, eles foram superados pelo sistema de inteligência artificial, que estava trabalhando apenas a partir das imagens.
Muitas críticas podem ser levantadas nesta comparação homem-máquina, como por exemplo, o fato de não haver um exame do paciente pelos médicos (apenas imagens), porém o mesmo sugere fortemente que a inteligência artificial cada vez mais vem se tornando uma ferramenta de excelência no auxílio diagnóstico e mudará paradigmas no diagnóstico não só dermatológico, mas em toda área médica.
