Este sistema não só apresenta o resultado do diagnóstico como também explica o processo que levou à tomada de decisão.
João Pedrosa, investigador no INESC TEC e professor da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP), está a desenvolver o projeto TAMI, uma iniciativa da CMU Portugal que visa desenvolver algoritmos de inteligência artificial para apoiar os clínicos no diagnóstico de imagens médicas.
O objetivo deste projeto é desenvolver algoritmos que consigam tomar decisões sobre imagens médicas mas que também consigam explicar como chegaram a essa decisão de uma forma que seja perceptível para os clínicos.
“As imagens que nós estamos a usar no projeto são imagens de Raio-X do tórax. Os radiologistas usam estas imagens para o rastreio de diversas patologias como nódulos pulmonares, atelectasias, pneumonia, ou até mesmo COVID-19. Como são várias as patologias que podem ser diagnosticadas a partir destas imagens é necessária a experiência e o conhecimento de um radiologista para as analisar”, explica.
A ideia por trás do projeto TAMI é que este sistema de análise automática consiga ajudar não só radiologistas mas também outros clínicos a olhar para estas imagens e a tomar as decisões corretas para o paciente.
O projeto encontra-se agora com pouco mais de um ano de desenvolvimento tendo já sido testados alguns sistemas de decisão automática que demonstraram ser capazes não só de diagnosticar correctamente a patologia, mas também de explicar o processo que levou à tomada de decisão.
“Neste momento aquilo que nós estamos a explorar é como mostrar ao radiologista exemplos que permitam comparar um caso novo com casos antigos e dessa maneira apresentar-lhe uma explicação mais detalhada sobre o diagnóstico”, acrescenta.
O projeto TAMI – Transparent Artificial Medical Intelligence é financiado pela CMU Portugal e conta com a participação do INESC TEC, da First Solutions, da Fraunhofer Portugal e da ARS Norte.
Saiba mais sobre o investigador em: Linkedin | Researchgate | INESC TEC
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