A retina pode fornecer mais informações do que imaginávamos e a inteligência artificial pode ajudar no processo diagnóstico
Não estamos falando de iridologia, que trata do diagnóstico de condições médicas através de anormalidades de pigmentação na íris. Esta técnica é popular em muitos países. Entretanto, sua validade como ferramenta diagnóstica não é apoiada por avaliações científicas. Aqui estamos falando do estudo da RETINA.
Artigo publicado no dia 13 na revista Nature mostra que os cientistas desenvolveram uma ferramenta de inteligência artificial (IA) capaz de diagnosticar e prever o risco de desenvolver múltiplas condições de saúde – desde doenças oculares a insuficiência cardíaca e doença de Parkinson – tudo com base nas imagens da retina das pessoas.
As ferramentas de IA já foram treinadas para detectar doenças usando imagens da retina, mas o que torna a nova ferramenta – chamada RETFound – especial é que ela foi desenvolvida usando um método conhecido como aprendizagem auto supervisionada.
Isso significa que os investigadores não tiveram de analisar cada uma das 1,6 milhões de imagens da retina utilizadas para treino e rotulá-las como “normais” ou “não normais”, por exemplo. Tais procedimentos são demorados e caros, e são necessários durante o desenvolvimento da maioria dos modelos padrão de aprendizado de máquina.
Em vez disso, os cientistas usaram um método semelhante ao usado para treinar modelos de linguagem grande, como o ChatGPT. Essa ferramenta de IA aproveita uma infinidade de exemplos de texto gerado por humanos para aprender como prever a próxima palavra em uma frase a partir do contexto das palavras anteriores. Da mesma forma, RETFound usa uma infinidade de fotos da retina para aprender como prever como deveriam ser as partes faltantes das imagens.
O sistema se mostrou muito eficiente para detecção de doenças oculares, tal como a retinopatia diabética. Porém, para prever o risco de doenças sistêmicas, como ataques cardíacos, insuficiência cardíaca, AVC e doença de Parkinson, o desempenho global foi limitado, mas superior ao de outros modelos de IA.
Muitas pesquisas ainda precisam ser feitas, mas esse é um caminho incrível na expansão de diagnóstico. Os pesquisadores do RETFound precisam garantir a utilização ética e segura da ferramenta, incluindo, inclusive, a comunicação transparente das suas limitações, para que ela possa ter um verdadeiro bem comunitário.
Artigo original: https://www.nature.com/articles/s41586-023-06555-x
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