Investigadores do Centro de Telecomunicações e Multimédia (CTM), do INESC TEC, participaram no estudo internacional “Evaluation of Combined Artificial Intelligence and Radiologist Assessment to Interpret Screening Mammograms”. Trata-se de um trabalho de referência que propõe um sistema de inteligência artificial no apoio à decisão dos radiologistas.
Determinar de forma rigorosa e não enviesada como é que os algoritmos de aprendizagem computacional (machine learning) atuais se comparam com a precisão da interpretação humana do exame de mamografia pautou os objetivos da competição e do estudo subjacente.
Seguindo um modelo internacional de crowdsourcing, o estudo contou com mais de 1100 participantes, organizados em 126 equipas de 44 países. O INESC TEC foi a única instituição portuguesa a participar, com uma equipa formada por três investigadores do CTM: José Costa Pereira, Eduardo Castro, Jaime Cardoso.
Numa primeira fase as equipas competiram para desenhar o algoritmo mais preciso para a tarefa, seguindo-se uma fase de colaboração em que, as melhores classificadas, refinaram e fundiram as suas estratégias. A equipa do INESC TEC alcançou o terceiro lugar na primeira ronda da competição, contribuindo para um dos estudos de referência na área.
– Deep Learning no apoio à decisão médica
Deep Learning, às vezes traduzido para “aprendizagem profunda”, é um campo da aprendizagem computacional (machine learning) que estuda redes neuronais artificiais complexas. Apesar de inspirados na biologia, estes modelos diferem bastante dos sistemas nervosos encontrados na natureza. A principal vantagem destes é a sua precisão e versatilidade em diversos problemas.
Neste estudo em particular, nenhum algoritmo de inteligência artificial foi capaz de superar a interpretação humana. Contudo, sugere-se que a fusão do resultado de vários algoritmos permite melhorar a precisão de um especialista. Ou seja, a informação obtida pelo radiologista, quando integrada com a informação obtida por algoritmos, permite diagnósticos mais precisos.
“o estudo aponta para a possibilidade de apoiar a decisão do radiologista, não para a possibilidade de o substituir. Ainda assim, a melhoria da precisão do exame através de tecnologias de inteligência artificial pode ter um impacto significativo, uma vez que se trata de um exame muito comum feito no rastreio de uma população assintomática”.
Esta contribuição está enquadrada numa linha de investigação do CTM com vários anos, focada no desenvolvimento de tecnologia para solucionar a problemática do cancro da mama. Neste sentido, os esforços vão desde o rastreio até à avaliação estética pós cirurgia, passando pelo diagnóstico, planeamento cirúrgico e recuperação.
O estudo estendeu-se de setembro de 2016 a novembro de 2017, estando na origem de um artigo científico, publicado em março 2020, disponível online, com bastante visibilidade até ao momento.
Os investigadores do INESC TEC mencionados na notícia têm vínculo ao INESC TEC e à UP-FEUP.
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