A detecção de câncer de pele não será entregue às máquinas ainda, mas a inteligência artificial detecta o câncer de pele com mais precisão do que um grande grupo de médicos dermatologistas internacionais em testes controlados, segundo a Agence France Presse.

Em um estudo acadêmico e ensaio clínico publicado em Annals of Oncology, o principal autor do estudo, o professor Holger A. Haenssle, do Departamento de Dermatologia da Universidade de Heidelberg, escreveu: “A maioria dos médicos dermatologistas foi superada pela (Convolutional neural network) CNN. Independentemente do nível de experiência de qualquer médico, eles podem se beneficiar da assistência dada pela classificação de imagem da CNN. ”

Humano versus Inteligência artificial

O estudo incluiu 58 dermatologistas de 17 países contra uma rede neural convolucional de aprendizagem profunda (CNN).

Antes do teste, pesquisadores da Alemanha, da França e dos EUA ensinaram a CNN a diferenciar lesões cutâneas benignas de melanomas perigosos. No processo, a equipe mostrou mais de 100.000 imagens de cânceres de pele identificados corretamente para a rede neural, que foi projetada com a arquitetura CNN do Inception v4 do Google.

Os 58 dermatologistas foram divididos em três grupos auto-identificados: iniciantes com menos de dois anos de experiência, habilitados com dois a cinco anos e especialistas com mais de cinco anos de experiência. Havia 19 iniciantes, 11 qualificados e 30 especialistas no grupo.

Dois testes foram executados. Em um teste, os dermatologistas mostraram 100 imagens dermatoscópicas sem outras informações. Eles foram convidados a indicar se o câncer era um melanoma ou benigno. Além disso, perguntaram aos médicos se recomendariam a excisão, o acompanhamento a curto prazo ou a falta de ação. Quatro semanas depois, os dermatologistas mostraram novamente as mesmas imagens, desta vez com informações clínicas adicionais sobre os pacientes, além de imagens em close-up.

Os resultados das imagens de câncer de pele

A CNN pontuou mais alto do que o grupo geral de dermatologistas em ambos os testes, com e sem informações extras. Os dermatologistas identificaram com precisão uma média de 86,5% dos cânceres de pele no teste somente de imagem. No segundo teste, com mais informações, os médicos obtiveram uma média de 88,9% de precisão. A CNN, no entanto, detectou corretamente os tipos de câncer em 95% do tempo, com base apenas em imagens.

Avaliado pelo grupo de experiência, nenhum dos três grupos de dermatologistas foi tão preciso quanto a rede neural. A equipe relatou, no entanto, que 18 dos dermatologistas obtiveram resultados superiores aos da CNN.

“A CNN perdeu menos melanomas, o que significa que tem uma sensibilidade maior do que os dermatologistas”, disse Haenssle.

Segundo os autores do estudo, o teste não significa que as máquinas substituirão os médicos. Uma questão é que os melanomas podem ser difíceis de reconhecer ou produzir imagens em algumas partes do corpo, como os dedos dos pés e o couro cabeludo. O estudo exige testes clínicos repetidos e de grande porte.

O teste mostra, no entanto, que os dermatologistas em todos os níveis de habilidade poderiam se beneficiar da Inteligência Artificial na assistência da classificação do câncer de pele.

