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Até 94,5% de Precisão: IA Detecta Câncer de Pele Agressivo

Pesquisadores desenvolveram um sistema de inteligência artificial que detecta câncer de pele agressivo, bem como o melanoma. Com índice de acerto de até 94,5%, a tecnologia, sobretudo, combina a análise da imagem da lesão com dados clínicos básicos do paciente.

O estudo teve ação na Universidade Nacional de Incheon, na Coreia do Sul. Em suma, essa integração entre imagem e informações clínicas representa um avanço importante na identificação precoce da doença.

Como Esse Modelo Detecta Câncer de Pele Agressivo?

O estudo, dessa forma, reforça que a combinação de diferentes camadas de informação eleva significativamente o desempenho da tecnologia. Isso eventualmente torna o sistema mais próximo da forma como médicos tomam decisões clínicas.

Assim, os pesquisadores treinaram um modelo de aprendizado profundo a partir do banco internacional SIIM-ISIC, que reúne mais de 33 mil imagens dermatoscópicas. Durante esse processo, então, a IA aprendeu a identificar os padrões de:

Aspecto da lesão, incluindo cor, borda, textura e assimetria;
Idade do paciente;
Sexo;
Localização anatômica da pinta.

Como resultado, a tecnologia alcançou 94,5% de precisão, além de um F1-score de 0,94, indicador que mede o equilíbrio entre sensibilidade e especificidade.

“O melanoma é difícil de diagnosticar apenas pelas características visuais. Precisávamos de tecnologias que convergissem imagem e dados do paciente.”

Gwangill Jeon

Líder do projeto e Professor do Departamento de Engenharia de Sistemas Embarcados

Avaliação da Inteligência Artificial (IA)

Além do desempenho técnico, os pesquisadores avançaram em um ponto crucial para a prática médica: a interpretação dos resultados. Logo, realizaram uma análise de importância das variáveis, etapa fundamental para que médicos compreendam como a inteligência artificial chega às suas conclusões.

A análise indicou primeiramente que alguns fatores exercem papel decisivo na precisão do diagnóstico, como o tamanho da lesão, a idade do paciente e a região do corpo onde a pinta se localiza.

Enfim, a equipe pretende ampliar os testes clínicos, adaptar o modelo a diferentes perfis populacionais e, no futuro, integrar a solução a sistemas de saúde inteligentes.

Referência: Portal G1.