IA pode identificar doenças genéticas apenas olhando para o rosto de pacientes

Por Jessica Pinheiro | 14 de Janeiro de 2019 às 08h00

A inteligência artificial 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 passada na revista Nature Medicine.

De acordo com as pesquisas, 8% da população tem 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 um 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, também é diretor de tecnologia da FDNA, empresa de inteligência artificial e medicina de precisão.

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Gurovich também alegou que o sucesso dos ensaios também abre espaço para futuras pesquisas e aplicações, bem como a identificação de novas síndromes ainda não identificadas. No estudo, os autores também 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 precisa identificar diferentes subtipos genéticos da síndrome Noonan, a qual 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 sim se alguma das possíveis já tinham sido constatadas.

Fonte: CNN

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