Rede neural do Google é melhor em diagnósticos do que médicos

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Costumamos separar médicos de outras profissões. Não só pela dedicação envolvida, agimos como se houvesse algo mítico no conhecimento deles, que não existiria em um engenheiro, um químico ou um matemático. Só que medicina é apenas ciência aplicada, médicos não são super-humanos.

Com exceção, claro, dos neurocirurgiões. Uma velha anedota diz que a diferença entre Deus e um neurocirurgião é que Deus não tem a pretensão de ser um neurocirurgião. Neurocirurgiões, gente que conviveu com neurocirurgiões e provavelmente Deus atestam a veracidade da anedota.

Na prática é impossível você se manter atualizado. Mesmo dentro de uma especialidade, são milhares de artigos escritos todos os anos. As mais simples doenças apresentam infinitas variações, fatores genéticos e ambientais influenciam no prognóstico. Na verdade tudo influencia. Até rezar pelos pacientes influencia (spoiler: negativamente).

O grande diferencial do médico aqui é que no excelente profissional o cérebro cruza todas essas informações e chega a um diagnóstico, isso é algo notoriamente difícil de colocar em termos de algoritmo, mas a Inteligência Artificial está mudando isso.

Um bom exemplo é uma pesquisa que o Google Brain Team publicou no Journal of the American Medical Association. A pesquisa, de título Development and Validation of a Deep Learning Algorithm for Detection of Diabetic Retinopathy in Retinal Fundus Photographs usa Deep Learning para treinar um sistema especialista para identificar casos de retinopatia diabética através de exames de fundo de olho.

Responsável por 12% dos casos de cegueira, é uma doença séria mas que se detectada cedo pode ser tratada. A questão é que não é fácil identificar a doença no começo. É preciso anos de treino, paciência e — sem trocadilhos — um bom olho para perceber as micro-hemorragias na retina.

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O que o pessoal do Google fez? Criaram uma rede neural e a alimentaram com 128 mil imagens de exame de fundo de olho, e mandaram o software mastigar os dados e aprender a diferenciar um olho saudável de um doente.

Depois de treinado fizeram um teste com um conjunto de 10.000 imagens. O sistema deveria identificar os casos de retinopatia e diferenciar dos saudáveis.

A métrica de acertos tinha um valor máximo de 1. Após examinar todas as imagens e dar seu diagnóstico, o sistema do Google conseguiu um valor de acerto de 0,95.

Oito oftalmologistas foram solicitados a avaliar os mesmos exames. A média de acerto conjunta deles foi de… 0,91.

Ou seja: entre um médico aleatório e o sistema do Google você tem mais chances de ter um diagnóstico correto com o computador.

Isso não desqualifica o médico, de forma alguma: um daqueles cascudos com 78 anos de experiência diagnosticam retinopatia olhando pra sua nuca, o que temos aqui é uma ferramenta. Do mesmo jeito que sua receita de óculos sai na hora com um computador projetando imagens na sua retina, em vez daquela máquina chatíssima cheia de lentes.


Aaron Goldberg — Jafar May Need Glasses HD

Especialistas estão sempre em falta. Imagine um serviço onde sistemas como esse do Google recebessem dados e os analisassem. Clínicas em locais precários seriam supridas com simples acessórios de celular que fariam imagens de fundo de olho e os apps os enviariam para a “nuvem”.

Faria sentido programar o sistema especialista com uma enorme margem de segurança, só liberando os olhos 110% livres de qualquer problema, mas mesmo isso já aliviaria imensamente a carga de trabalho dos médicos.

Agora pense nisso sendo usado em outras atividades, incluindo exames citológicos ou dermatológicos.

É inevitável que a Inteligência Artificial domine o mundo e nos torne escravos da Skynet, mas até lá muita coisa boa pode ser feita com essa tecnologia.

Fonte: BGR.

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Autor: Carlos Cardoso

Entusiasta de tecnologia, tiete de Sagan e Clarke, micreiro, hobbysta de eletrônica pré-pic, analista de sistemas e contínuo high-tech. Cardoso escreve sobre informática desde antes da Internet, tendo publicado mais de 10 livros cobrindo de PDAs e Flash até Linux. Divide seu tempo entre escrever para o MeioBIt e promover seus últimos best-sellers O Buraco da Beatriz e Calcinhas no Espaço.

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