A Inteligência Artificial (IA) deixou mesmo de ser enredo de filmes futuristas sobre ficção científica. Saindo das telas de cinema direto para a realidade cotidiana, a IA pode se tornar uma poderosa aliada da Ciência e da Saúde com a tecnologia chamada DeepGestalt, que pode identificar com precisão algumas doenças genéticas raras apenas analisando o rosto de um paciente. O estudo sobre o software foi publicado na semana anterior na revista Nature Medicine, referência na área médica.
De acordo com as pesquisas, 8% da população têm doenças genéticas importantes e muitas delas podem ser identificadas por conta de suas características faciais reconhecíveis. Um exemplo disso é a síndrome de Angelman, que afeta o sistema nervoso causando aspectos físicos como boca larga e dentes espaçados, estrabismo ou língua protuberante.
Em seus três ensaios, o DeepGestalt conseguiu identificar uma série de síndromes apenas assim, observando o rosto dos pacientes. A base para o sucesso dos testes em um campo tão desafiador e com poucos dados disponíveis foram os “algoritmos de última geração, tais como aprendizado profundo”, afirmou Yaron Gurovich, que, além de ter liderado a pesquisa, é diretor de tecnologia da FDNA, empresa de Inteligência Artificial e Medicina de Precisão.
Gurovich também alegou que o sucesso dos ensaios abre espaço para futuras pesquisas e aplicações, bem como a identificação de novas síndromes ainda não identificadas. No estudo, os autores demonstraram preocupação com análises de rostos que poderiam discriminar pessoas que têm condições preexistentes ou que desenvolvem complicações médicas.
A equipe treinou o DeepGestalt usando 17.000 imagens faciais retiradas de um banco de dados de pacientes diagnosticados com mais de 200 distúrbios genéticos diferentes. Com isso, foi descoberto que a tecnologia de IA superou clínicos em dois conjuntos distintos de testes. Em um deles, foi preciso identificar uma síndrome específica entre 502 imagens selecionadas.
Em cada teste, a IA listou as possíveis síndromes e identificou a principal e correta, em suas 10 principais sugestões, 91% do tempo. No outro tipo de teste, era preciso identificar diferentes subtipos genéticos da síndrome Noonan, que apresenta uma série de características distintas e problemas de saúde, tais como defeitos cardíacos. Nesta fase, o algoritmo teve uma taxa de sucesso de 64%.
Para efeito de comparação, os clínicos que examinaram as imagens de pacientes com a síndrome de Noonan foram capazes de identificar o dito distúrbio apenas 20% das vezes. “Nós mostramos que este sistema pode ser usado em ambientes médicos”, disse Gurovich sobre os resultados, mesmo sem explicar exatamente quais características faciais o DeepGestalt levou em conta em suas previsões.
De toda forma, para ajudar os pesquisadores a entenderem melhor, a tecnologia recria um mapa da imagem a base de calor, analisando quais regiões do rosto contribuíram para a classificação das doenças, de acordo com Gurovich. Vale lembrar que todas as imagens usadas nos ensaios eram de pacientes que já tinham sido diagnosticados com uma condição. Além disso, a IA não analisou se cada um tinha um distúrbio genético, mas se algumas das possibilidades já tinham sido constatadas.
Fonte: CNN
