Este sistema tem a particularidade de emitir um relatório que explica os processos que levaram à sua tomada de decisão.
Isabel Rio-Torto, professora convidada na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP) e investigadora no INESC TEC, está a desenvolver uma rede neuronal de análise de imagem para apoiar os clínicos no diagnóstico de cancro.
As redes neuronais de inteligência artificial funcionam como cérebros que aprendem a executar uma tarefa através de processos de tentativa e erro. Os sistemas de diagnóstico clínico são alimentados com imagens médicas cujo diagnóstico é conhecido e, a partir dessas imagens, são ensinados a identificar os pontos que revelam, por exemplo, a presença de um tumor.
Estes resultados são depois afinados com a ajuda de clínicos para melhorar a performance do sistema.
Atualmente, existe uma grande necessidade de implementar sistemas automáticos de apoio à decisão em contextos clínicos. Contudo, existem ainda algumas barreiras à sua implementação por parte da comunidade médica.
Isto acontece porque alguns clínicos vêem estes sistemas como “caixas negras” em que entram imagens e saem diagnósticos afirmando se uma amostra é cancerígena ou não, sem explicar o processo que levou a essa decisão.
“Há aqui uma necessidade de tornar estes sistemas mais interpretáveis para os humanos não só para o médico mas também para o próprio paciente”, acrescenta.
A partir desta necessidade, Isabel Rio-Torto decidiu criar uma rede neuronal que fosse capaz de ter uma boa performance na deteção de cancro e que também pudesse proporcionar uma explicação de forma visual para a sua decisão.
Este sistema cria um relatório visual que identifica as zonas da imagem que foram mais importantes para decidir se uma amostra tinha cancro ou não.
“O nosso foco foi desenvolver uma rede que fosse treinada de início ao fim para gerar a classificação e uma explicação visual e que permitisse mostrar as zonas da imagem que foram mais relevantes para o diagnóstico”, reforça.
Isabel Rio-Torto espera que os resultados deste projeto permitam apoiar a implementação destes sistemas de apoio ao diagnóstico e de apoio à decisão em contexto clínico.
Saiba mais sobre a investigadora em: Researchgate | Google Scholar | FEUP | INESC TEC
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