A inteligência artificial (IA) já é capaz de descobrir condições médicas com um elevado grau de precisão, mas no caso das hemorragias cerebrais o desafio é mais elevado, visto que não detetar alterações mínimas pode levar à morte dos pacientes. No entanto, investigadores da Universidade da Califórnia criaram recentemente um algoritmo capaz de detetar hemorragias no cérebro com uma precisão mais elevada do que dois em cada quatro radiologistas, através de um método de deep learning.

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Por norma, a AI é mais complicada de ser implementada no caso das hemorragias cerebrais, que levam por exemplo a aneurismas e acidentes vasculares cerebrais, visto que os falsos positivos tornam o processo mais lento e a não deteção de uma única hemorragia pode ser por si só fatal. Mas a tecnologia desenvolvida pela Universidade da Califórnia quer mudar esse panorama, através de um algoritmo que deteta anomalias e hemorragias em apenas um segundo.

O processo contou com uma rede neural convencional que analisou mais de 4.396 tomografias computorizadas (TAC), uma tecnologia de imagem que usa um equipamento especial de raio X para obter um volume de dados do corpo que são depois processados por um computador para obter imagens dos órgãos internos do organismo. Apesar de a investigação contar com um "número relativamente pequeno de amostra", os investigadores falam em anormalidades detetadas ao nível dos pixeis.

Investigação Universidade da Califórnia
O algoritmo identifica os diferentes tipos de hemorragias através de cores.

Na prática, o algoritmo leva apenas um segundo a detetar se uma TAC com várias imagens contém algum tipo de hemorragias. E de acordo com os investigadores, isto deve-se a uma técnica de deep learning, realizada através de uma imagem de cada vez, o que permite reduzir a taxa de suposições incorretas com base em alterações quase insignificantes.

A tecnologia pretende apoiar o trabalho dos médicos e ajudá-los a detetar hemorragias que podem ser difíceis de ser descobertas e até mesmo fatais nas piores circunstâncias. Quanto ao futuro, os investigadores acreditam que o algoritmo pode ajudar a rastrear pacientes de forma rápida.

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