Uma equipe de especialistas em inteligência artificial (IA) e médicos que trabalham com o Google Research e o Google DeepMind desenvolveram sistema baseado em IA com foco em comprovar o nível de confiança dos sistemas de IA usados para analisar exames médicos, como mamografias ou radiografias de tórax.
Publicado na Nature Medicine, o estudo sobre o tema dissecou a construção desse sistema e sua operação durante os testes. Nos últimos anos, a tecnologia por trás dos aplicativos de IA foi aplicada como forma de reduzir a quantidade de trabalho realizado por radiologistas humanos para analisar exames, como mamografias e raios-x, na busca de tumores na mama ou nos pulmões.
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Outras pesquisas apontaram que a forma mais segura de obter resultados precisos é conciliar o recurso artificial com o trabalho humano para evitar que tumores passem despercebidos durante as análises.
Com o novo projeto, os pesquisadores pretendem aprimorar esse sistema a partir da análise dos resultados apresentados pelo aplicativo de IA; Para isso, eles desenvolveram o Fluxo de Trabalho de Adiamento para Clínica Complementaridade (CoDoC);O CoDoc foi projetado para atuar junto aos sistemas de IA que já existem, utilizando as métricas fornecidas por eles.
A missão desse novo recurso é analisar os resultados fornecidos pelo sistema de IA de diagnóstico e apresentar o grau de confiança de seus resultados. Além disso, ele também deve fornecer essas informações aos profissionais humanos que indicarão o diagnóstico final.
Embora pareça inovador, o CoDoc também é um sistema de IA, mas, por sua vez, foi treinado com dados de resultado obtidos de outros casos padrão. Ele foi projetado para receber atualizações constantes e deve funcionar tanto com um sistema de IA para diagnóstico, quanto com para fornecer resultados a radiologista humano.
Com informações de MedicalXpress
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