A inteligência artificial desenvolvida pela Harvard Medical School pode diagnosticar vários tipos de câncer com 94% de precisão, dizem seus criadores. Pesquisadores da CHIEF (Fundação de Avaliação de Imagens Clínicas para Histopatologia) afirmam que ele foi testado em 19 tipos de câncer e o distingue de outros modelos.
O que a IA de Harvard pode fazer?
De acordo com cientistasO CHIEF é muito mais flexível do que outras IAs médicas e tem a capacidade de realizar uma ampla gama de tarefas. Juntamente com o diagnóstico de câncer, o CHIEF pode prever como um paciente poderá responder a determinados tratamentos.
“Nosso objetivo era criar uma plataforma de IA rápida e versátil como o ChatGPT, que pudesse realizar uma ampla gama de tarefas de avaliação do câncer”, disse Kun-Hsing Yu, professor assistente de informática biomédica na Harvard Medical School. “Nosso modelo tem sido muito útil em uma série de tarefas relacionadas à detecção, prognóstico e resposta ao tratamento do câncer em vários tipos de câncer”.
O CHIEF foi treinado em 15 milhões de imagens não rotuladas. 60.000 imagens de tecidos foram então sobrepostas para permitir que o CHIEF estudasse o contexto mais amplo do câncer e seu desenvolvimento. Após esse treinamento, o CHIEF foi testado em mais de 19 mil imagens de 32 conjuntos de dados globais.
Harvard disse que o CHIEF superou IAs comparáveis em até 36% em tarefas que incluíam detecção de células cancerígenas, determinação da origem de tumores, previsão de resultados e identificação de padrões de DNA. O trabalho do CHIEF poderia reduzir a necessidade de sequenciamento de DNA caro e demorado para fornecer o melhor tratamento para alguns pacientes.
A precisão geral do diagnóstico do CHIEF é de cerca de 94% e pode chegar a 96% para tipos específicos de câncer, dizem os pesquisadores. Essa versatilidade significa que o CHIEF pode funcionar exatamente se as células passarem por ele biópsia ou excisão cirúrgica, acrescentaram.
A equipe diz que o plano é treinar ainda mais o CHIEF para obter imagens de doenças raras e não cancerosas, bem como de células pré-cancerosas. Eles também planejam treiná-lo para prever os efeitos de novos tratamentos contra o câncer em relação aos tratamentos convencionais.
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