Um dos métodos mais comuns e econômicos para detectar o câncer do colo do útero é com teste de Papanicolau, na qual as células são raspadas do útero do paciente e enviadas para o laboratório para exame. A desvantagem é que esse método requer meios materiais e conhecimentos médicos que nem sempre estão disponíveis em países de baixa renda.
Um aplicativo que pode usar inteligência artificial para detectar células pré-cancerosas ou cancerígenas com uma fotografia simples está sendo desenvolvido. Seu desenvolvimento é realizado por pesquisadores do National Institutes of Health (NIH) dos EUA. e do Bem Global; a segunda é uma joint venture entre Bill Gates e a empresa de inovação Intellectual Ventures.
Os resultados preliminares, publicados no Journal of National Cancer Institute, indicam que essa estratégia melhoraria dramaticamente o diagnóstico de câncer em ambientes com recursos limitados.
A incidência de câncer do colo do útero é maior em países e regiões que não têm recursos para realizar exames de Papanicolau.
Ao longo de sete anos, os pesquisadores do NIH fotografaram periodicamente o colo do útero de mais de 9.400 mulheres na Costa Rica. Eles usaram as imagens para treinar um algoritmo de inteligência artificial para reconhecer as características do tecido alterado e prever a aparência do câncer. Quando o algoritmo analisa as novas imagens, é melhor do que um especialista com o exame visual.
“Ficamos surpresos ao ver que os computadores distinguiam muito mais casos sensíveis e claramente pré-cancerosos do que aqueles que não eram”, diz Mark Schiffman, epidemiologista molecular do Instituto Nacional do Câncer dos EUA. e principal autor do artigo. “Eu realmente acreditava [que a IA] era uma piada.” Os criadores planejam instalar o algoritmo em telefones celulares e pretendem treinar futuras iterações do programa para analisar fotografias tiradas com câmeras digitais.
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