Algoritmos já cometeram erros de formas horríveis, hilárias e infelizes, então é ótimo quando um que tenha o potencial de salvar vidas é bem-sucedido. Na segunda-feira (20), pesquisadores de inteligência artificial do Google, juntamente com pesquisadores da área de saúde, publicaram um estudo mostrando que treinaram com sucesso um algoritmo de deep learning para detectar câncer de pulmão com uma taxa de sucesso de 94,4%.
Os resultados foram publicados na revista Nature Medicine na segunda-feira e indicaram que, além de uma alta taxa de precisão, o algoritmo superou os médicos radiologistas sob certas circunstâncias. De acordo com o estudo, o sistema alcançou essa taxa de sucesso em 6.716 casos do National Lung Cancer Screening Trial, com precisão semelhante em 1.139 casos clínicos independentes.
Os pesquisadores conduziram dois estudos – um no qual um exame prévio estava disponível e outro no qual não estava. No primeiro cenário, o algoritmo de deep learning – que foi treinado em tomografia computadorizada de pessoas com câncer de pulmão, sem a doença, e com nódulos que se tornaram cancerosos, conforme relatou o New York Times – teve uma taxa de identificação maior do que seis radiologistas. No segundo cenário, os humanos e a máquina empataram.
“Todo o processo de experimentação é como um estudante na escola”, disse o dr. Daniel Tse, gerente de projetos do Google, ao New York Times. “Estamos usando um grande conjunto de dados para treinamento, dando lições e testes para que ele possa começar a aprender sozinho o que é câncer e o que será ou não câncer no futuro. Nós demos um exame final de dados que nunca tinham sido vistos depois de passarmos muito tempo treinando, e o resultado que observamos nesse exame final foi: ele tirou nota A”
Mas os resultados deste estudo representam apenas os primeiros passos da identificação algorítmica. Ele ainda está longe de ter se mostrado suficientemente preciso para ser implantado de forma generalizada em instituições de saúde que oferecem exames de câncer. Isso sinaliza algo promissor quando se trata de automatizar um processo que lida com falsos positivos e negativos. “A tomografia computadorizada dos pulmões para fumantes é tão ruim que é difícil piorar”, disse o dr. Eric Topol, diretor do Scripps Research Translational Institute, na Califórnia, ao New York Times.
Muitas empresas de tecnologia, incluindo o Google, já estão utilizando algoritmos como uma ferramenta de detecção em suas plataformas em larga escala, principalmente para moderação. E esses sistemas automatizados ainda são profundamente falhos, levando a uma censura equivocada ou, pior, a uma falha em identificar conteúdos violentos espalhados pela internet. Mas os pesquisadores que trabalham com a tecnologia de detecção de câncer de pulmão reconhecem os perigos e riscos de liberar esse sistema sem primeiro confirmar de forma mais abrangente que é eficaz – e também garantir que existam verificações e equilíbrios para regulá-lo continuamente e protegê-lo de maus atores.
“Estamos colaborando com instituições de todo o mundo para entender como a tecnologia pode ser implementada na prática clínica de maneira produtiva”, disse Tse ao New York Times. “Não queremos nos precipitar”.