IA supera dermatologistas experientes em precisão na detecção de câncer de pele

• Os pesquisadores treinaram uma rede neural convolucional para detectar câncer de pele.
• Superou o desempenho de um grupo internacional de dermatologistas experientes.
• A IA não substituirá os médicos, mas poderá servir como uma ajuda para tomadas de decisões mais precisas.

Pela primeira vez, uma equipe internacional demonstrou que a inteligência artificial pode detectar o câncer de pele com mais precisão do que dermatologistas experientes.

Os casos de melanoma maligno estão a aumentar – mais de 230.000 novos diagnósticos em todo o mundo e 59.800 mortes em 2015. A detecção precoce é crítica; no estágio IV, as taxas de sobrevivência em 5 e 10 anos caem para 15% e 10%.

A equipe da Sociedade Europeia de Oncologia Médica treinou uma Rede Neural Convolucional (CNN) em mais de 100.000 imagens dermatoscópicas de melanomas malignos e manchas benignas.

Numa comparação direta, a CNN perdeu menos casos positivos do que 58 dermatologistas de 14 países.

Rede Neural Artificial

Os pesquisadores empregaram a arquitetura Inception-v4 do Google, treinando-a em imagens dermatoscópicas e seus diagnósticos. As redes neurais aprendem pelo exemplo, melhorando progressivamente à medida que são expostas a mais dados.

As imagens foram ampliadas 10 vezes para fornecer à CNN uma visão detalhada. Cada iteração de treinamento aprimorou a capacidade do modelo de distinguir lesões malignas de benignas.

CNN x Médicos

Foram criados dois conjuntos de testes:Nível I (apenas imagens dermatoscópicas) e Nível II (imagens dermatoscópicas mais informações clínicas). Tanto a CNN quanto os dermatologistas mediram a especificidade, a sensibilidade e a área sob a curva ROC.

No Nível I, os dermatologistas alcançaram uma sensibilidade média de 86,6% para melanoma e especificidade de 71,3% para manchas benignas. A CNN atingiu 95% de sensibilidade para melanoma, mantendo a mesma especificidade de 71,3% para sinais benignos.

No Nível II, o desempenho melhorou para ambos os grupos, mas a CNN ainda demonstrou maior sensibilidade e especificidade, ignorando menos cancros e classificando erroneamente menos lesões benignas.



Os resultados também corresponderam aos três principais algoritmos do desafio do Simpósio Internacional de Imagens Biomédicas (ISBI) de 2016.

Conclusão

Os dados indicam que a CNN pode superar até mesmo dermatologistas altamente experientes na identificação do câncer de pele.

Embora a tecnologia não se destine a substituir os médicos, ela oferece uma poderosa ferramenta de apoio à decisão que pode melhorar a precisão do diagnóstico.

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Melhorias futuras virão de conjuntos de treinamento maiores e de avanços na tecnologia de imagem, potencialmente transformando o diagnóstico dermatológico em um futuro próximo.

Referência:Anais de Oncologia | doi:10.1093/annonc/mdy166