Sistema de aprendizagem automática pode reduzir erro humano, ser mais rápido e preciso no diagnóstico de tumores cerebrais
Um sistema de inteligência artificial promete reduzir o tempo de permanência dos doentes no bloco operatório e a ser mais preciso na análise de gliomas - o tumor cerebral mais comum -, de acordo com um estudo feito pela Harvard Medical School, avança o Guardian.
Os neurocirurgiões autores do estudo acreditam que esta tecnologia vai também reduzir os erros cometidos nas salas de operações, uma vez que alguns destes acontecem porque a informação necessária para tratar eficazmente o doente só é muitas vezes obtida já na sala de operações - enquanto o paciente tem o cérebro aberto é enviada uma amostra para o laboratório e aí o patologista pode estar "sob stress e, por vezes, a qualidade da lâmina não é muito boa, pelo que ocasionalmente haverá erros de diagnóstico resultantes deste processo rápido", diz Kun-Hsing Yu, professor da Harvard Medical School, que participou no estudo.
Além disso, os autores do estudo descobriram que ao usarem esta tecnologia a análise de um glioma pode ser mais rápida e mais precisa, reduzindo assim o tempo dos pacientes no bloco operatório, dá conta o Guardian.
No estudo, o modelo de inteligência artificial utilizado é o da aprendizagem automática, aquele que usa “modelos matemáticos de dados para ajudar um computador a aprender sem instruções diretas” - e a partir destes modelos matemáticos aprende padrões, “utilizados para criar um modelo de dados capaz de fazer predições”, de acordo com a Microsoft.
Apesar dos benefícios, a utilização clínica desta tecnologia só deve ser implementada daqui a vários anos, dá conta Yu, citado pelo Guardian.
