Iniciado em 2020, o Transparent Artificial Medical Intelligence (TAMI) propôs-se desenvolver algoritmos de inteligência artificial capazes de ajudar a fazer e a explicar diagnósticos médicos a partir de imagens em quatro áreas. Passados três anos, o objetivo foi conseguido.

O projeto de investigação centrou-se no desenvolvimento de métodos assentes na chamada Inteligência Artificial Explicável (XAI) destinados a auxiliar os profissionais de saúde na identificação de “achados relevantes” em imagens nas áreas médicas da citologia cervical, colposcopia, glaucoma e raio-x do tórax.

“O TAMI tem duas vertentes: analisar imagens para sinalizar zonas que possam ter informação relevante e ao mesmo tempo classificar as variáveis consoante a especialidade”, destacou Tiago Oliveira, da First Solutions, que lídera o consórcio, em declarações ao SAPO TeK. “Os ‘achados’ na imagem apontam já um caminho em termos inteligíveis para os médicos, além da explicação do que aquilo pode representar”, acrescentou.

IA explica o diagnóstico de doenças a médicos e doentes. Projeto conta com participação portuguesa
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A componente de explicabilidade era um dos grandes objetivos do TAMI, “porque sistemas de apoio à decisão médica até há muitos”, sublinhou por sua vez Luís Rosado, do Fraunhofer Portugal AICOS, um dos parceiros no consórcio.

“A intenção era não só tecer uma decisão, mas dar uma explicação para essa decisão: passar o racional por detrás da decisão ao utilizador final e trazer transparência à forma como estes sistemas automáticos funcionam”, acrescentou o investigador responsável pela área clinica da citologia cervical no projeto.

Um dos grandes desafios, logo no início do TAMI, foi estruturar o melhor tipo de explicação a dar a cada médico, consoante a sua área de especialidade, partilhou Luís Rosado.

Depois de três anos, os algoritmos de IA desenvolvidos para o TAMI estão testados e os resultados são positivos, havendo todo o interesse em levar o projeto para o mercado. Mas não será algo imediato.

Há “algumas arestas a limar e validações a fazer”, diz Tiago Oliveira, mas principalmente certificações para garantir antes de comercializar a solução. “Em termos de tecnologia, desenvolvimento e integração está muito próxima do mercado, mas existem as questões legais e certificações que precisam de ser tratadas e que são muito demoradas”.

Aproveitar a solução para explicar diagnósticos médicos a pacientes pode ser uma hipótese, mas “o processo de explicação ao paciente tem outro caminho a percorrer e a linguagem tem de ser outra”, sublinha Tiago Oliveira.

A metodologia podia ser reaplicada do ponto de vista do paciente, mas teria de ser feito esse levantamento, e depois o desenvolvimento da investigação que fornecesse esse tipo de explicação, acrescentou Luís Rosado. “Tal como fizemos o processo de perceber o melhor tipo de explicação para os especialistas de cada área, será necessário fazer o mesmo processo para saber qual seria o melhor tipo de explicação para o paciente se tivesse acesso a estes outputs”.

Além da líder First Solutions e do centro de investigação Fraunhofer Portugal AICOS, o consórcio de desenvolvimento é constituído pelo INESC TEC, Administração Regional de Saúde do Norte, em parceria com a CMU Portugal.

O projeto TAMI foi selecionado pela iniciativa "Go Portugal - Global Science and Tecnology Partnerships Portugal" no âmbito do programa CMU Portugal e financiado pelo programa COMPETE 2020, Fundação para a Ciência e Tecnologia (FCT) e Universidade Carnegie Mellon.