Victor Alves enfatizou que a inteligência artificial não vai substituir os médicos.

O tema “Os Desafios Científicos e Oportunidades da Inteligência Artificial na Imagem Médica” iniciou o terceiro e último dia das XVI Jornadas de Engenharia Biomédica. O professor assistente no Departamento de Informática da Universidade do Minho, Victor Alves, foi o orador da sessão. Com especialização em Imagem Médica Informática, analisou o contributo da Inteligência Artificial na respetiva área.

“As máquinas já ultrapassaram o Homem numa das suas áreas nobres, que é a visão”, disse Victor Alves, iniciando assim a sua palestra. Na área médica, a tecnologia deep learning tem aumentado bastante nos últimos anos.

A inteligência artificial na imagem médica regista também um crescimento. Destaca-se a segmentação, pois “segmentar um tumor no cérebro dá muito trabalho, há a sequência de imagens porque a cabeça tem três dimensões”, explicou o orador.

Isto implica a intervenção de um técnico, por isso, é benéfico conseguir algoritmos que acelerem e melhorem este processo de forma verificável. O professor sublinha, no entanto, a diferença entre fazer uma segmentação e uma classificação, porque neste último existe risco médico. “Quando um engenheiro faz um algoritmo para substituir o papel de um médico no diagnóstico é complicado”, uma vez que o algoritmo não tem responsabilidade. Assim, “as áreas de investigação são aquelas que vão ajudar o médico”, mas sem nunca o substituir.

 

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Analisando a história da imagem médica, verifica-se que “conforme vão surgindo novas técnicas, a quantidade de dados aumenta muito”. Com isto, “se há muitos dados, a visão feita para olhar duas ou três dimensões, não vai funcionar e, por isso, o deep learning fez diferença”, sublinhou Victor Alves.

Expondo o problema, o professor refere “só se consegue ver imagens no espetro visível”, mas este não consegue ver o interior do corpo humano. Assim, as técnicas da imagiologia são “aparelhos que pegam noutros comprimentos de onda e transformam os dados que obtém em frequência visível”, tornando as frequências visíveis à visão humana.

A inteligência artificial tem grande interesse na técnica do raio-X “em termos de diagnóstico”. E Victor Alves fundamenta: “se conseguirmos fazer algoritmos que substituam o radiologista ou o médico conseguimos fazer o raio-X em zonas menos desenvolvidas ou mais remotas, porque não há médicos em todo o lado”.

Na Sociedade Radiológica da América do Norte, em particular na feira anual nos Estados Unidos, o professor conta que em 2017 houve cerca de 70 sessões relacionadas com a inteligência artificial. “Estamos a falar de investigação que está a dar resultados e está a ser posta no terreno”, referiu ainda.

Finalizando a sessão das XVI Jornadas de Engenharia Biomédica, o orador destacou que a inteligência artificial tem sido um grande motor nos recentes avanços da imagem médica. Os grandes problemas de momento são “falta de dados em situações raras” e a generalização. Ainda a segurança e regulamento, pois “o acesso aos dados é demorado e complicado”. Citando Curtis Langlotz, Victor Alves defendeu que a inteligência artificial “não vai substituir o médico, mas o médico que não usar a inteligência artificial vai ser substituído por aquele que usa”.