O Google, em mais uma empreitada no mercado da saúde, anunciou que seus pesquisadores conseguiram treinar uma inteligência artificial (IA) capaz de detectar câncer de mama com mais precisão do que médicos especialistas.
Num estudo financiado pela companhia, uma equipe composta por cientistas independentes de diversos hospitais e universidades, pesquisadores do Google Health e engenheiros do DeepMind (uma empresa de IA do Google com sede no Reino Unido) comparou análises de quase 29 mil mamografias a partir de um conjunto de dados do Reino Unido e dos Estados Unidos.
O estudo relata que o grupo conseguiu obter reduções de 9,7% e 2,7% em falsos negativos e de 5,7% e 1,2% dos falsos positivos nos EUA e no Reino Unido, respectivamente.
Os números foram alcançados apesar de a inteligência artificial ter menos informações sobre as pacientes. Em seu estudo de controle, o Google deu a seis radiologistas 500 mamografias selecionadas aleatoriamente de seu conjunto de dados dos EUA, juntamente com o acesso à idade das pacientes, histórico de câncer de mama e mamografias anteriores.
A pesquisa não revela muitas informações sobre a demografia da amostragem utilizada, mas se a inteligência artificial funcionar para uma população diversificada que represente o mundo real, a ferramenta poderia ajudar a detectar cânceres de difícil diagnóstico, como aqueles que aparecem atrás de tecidos densos.
O artigo dos pesquisadores também indica que a ferramenta poderia “reduzir a carga de trabalho” de radiologistas do Reino Unido, onde, ao contrário dos EUA, os pacientes costumam procurar segundas opiniões sobre cada mamografia.
A aposta do Google em saúde
Podemos esperar mais avanços do Google nesse campo, já que a empresa tem caminhado a passos largos para entrar de vez no mercado de tecnologias de cuidados de saúde. O CEO da empresa, Sundar Pichai, já afirmou que a saúde é uma das maiores áreas da IA, “onde os benefícios irão aparecer para os próximos 10 a 20 anos.”
Esse estudo sobre câncer se baseia em uma outra empreitada do Google que tentava detectar a expansão do câncer de mama usando a tecnologia de deep learning (ou aprendizagem profunda).
Nos últimos anos, o Google tem treinado IA para detectar doenças como retinopatia diabética (complicação do diabetes que afeta os olhos) e doenças cardíacas, além de analisar dados sobre a progressão da esclerose múltipla.
A empresa também testou um produto de saúde em 2014, uma lente de contato inteligente com microchip que detectaria os níveis de açúcar no sangue. A pesquisa foi interrompida após a empresa chegar a conclusão de que as lágrimas não eram boas suficientes para medir a glicemia.
Nesse contexto, a aquisição da Fitbit pelo Google – incluindo a subsidiária Fitbit Health Solutions – com o objetivo de cruzar dados de seguro de saúde com dados da Fitbit, faz bastante sentido para o bolso da companhia.
O histórico do Google não esconde que pouco se importam com a coleta de dados como um meio sombrio para fins benevolentes. Em 2017, as autoridades britânicas acusaram o Google de utilizar registos de saúde obtidos ilegalmente de 1,6 milhões de pessoas para realizar um estudo do DeepMind sobre lesões renais.
Há apenas alguns meses, o Wall Street Journal noticiou que a empresa teria acumulado dados de saúde de milhões de americanos sem o conhecimento das pessoas, em uma missão ultra-secreta chamada “Project Nightingale”. O Google se defendeu dizendo que a coleta desses dados era compatível com o HIPPA (Health Insurance Portability and Accountability Act, ou Lei de Responsabilidade e Portabilidade de Seguro de Saúde).
Cautela com IA
A professora Etta Pisano, que faz residência em radiologia pelo Centro Médico Beth Israel Lahey e não estava envolvida com a pesquisa do Google, pediu para que a comunidade médica não se exaltasse. Ao Gizmodo, Pisano apontou para falhas que sistemas de detecção precoce assistida por computador já apresentaram.
Citando as primeiras soluções que surgiram nos anos 1990, ela disse que os sistemas “mostravam grandes promessas nos testes experimentais, mas ficavam aquém das expectativas no mundo real” e que, no final das contas, as ferramentas não provaram maior precisão diagnóstica do que os humanos.
Pisano escreveu ainda que “especulou-se” que os médicos estavam mais propensos a descartar os resultados, dada a tendência desses sistemas em apontar a doença em imagens que não eram realmente cancerosas.
No entanto, Pisano disse que a detecção de câncer de mama “é talvez uma aplicação ideal para a inteligência artificial em imagens médicas”, desde que haja um conjunto de dados substanciais para se trabalhar e a consideração de múltiplos fatores para diagnósticos.