Desenvolvidos algoritmos de inteligência artificial para apoiar diagnóstico médico
Investigadores do Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência (INESC TEC) integraram um projeto internacional liderado pela First Solutions que procura desenvolver um conjunto de ferramentas de apoio à decisão médica.
O projeto TAMI (Transparent Artificial Medical Intelligence), financiado em 1,79 milhões de euros, é baseado em algoritmos de inteligência artificial, que explicam ao clínico e ao paciente o diagnóstico de determinada doença e a sua causa. Este vai debruçar-se sobre três domínios médicos: cancro cervical, doenças pulmonares e doenças oculares.
“Nestes três domínios vamos tentar que, através de um exame imagiológico, o computador consiga olhar para a imagem e explicar, por exemplo, se é cancro ou não, bem como quantificar o risco e explicar a avaliação de risco que fez, mostrando na imagem o suporte para a sua decisão”, afirmou o investigador do INESC TEC Jaime Cardoso, em declarações à Lusa.
Segundo o investigador, a explicação poderá vir a tomar “várias formas” e a equipa, da qual fazem parte também especialistas da Associação Fraunhofer Portugal Research, da Administração Regional de Saúde do Norte e da Carnegie Mellon University (Estados Unidos da América), está a “tentar perceber o que será uma boa e adequada explicação”.
“A explicação pode ser somente visual, ao sobrepor sobre a imagem mapas de realce, mas também pode ser textual. Tudo dependerá de quem vai consumir a explicação, se o médico especialista, se o enfermeiro, se o médico que vai dialogar com o paciente. Tudo irá depender desses aspetos e do próprio caso”, referiu.
Este sistema pode também ajudar a determinar padrões de doenças, gerando novo conhecimento. Ao explicar como chegou a determinado diagnóstico, o sistema gera maior confiabilidade no médico e no doente.
Para a First Solutions, “estas ferramentas oferecem várias vantagens. Por um lado, vão apoiar o médico na tomada de decisão. Por outro, vão contribuir para uma melhor aceitação destas soluções de sugestões pelas equipas clínicas. Além disso, vão ajudar a identificar possíveis falhas e introduzir melhorias no sistema de apoio ao diagnóstico”.
“O projeto vai investigar novos métodos quantitativos para avaliar objetivamente e comparar diferentes explicações das decisões automáticas; métodos para gerar melhores explicações, proporcionando variedade nas explicações, adaptando as explicações a quem as irá utilizar e explicando as decisões multimodais; e ainda novas soluções de visualização para interpretações de decisões baseadas em dados imagiológicos”, explicou Jaime Cardoso, em comunicado divulgado.
Além de quererem tornar as ferramentas de apoio à decisão “flexíveis”, os investigadores vão também tentar, durante os próximos três anos, que o sistema tenha por base “a imputação das justificações às diferentes fontes de informação”.
“Um erro destes algoritmos tem um impacto elevado porque estamos a falar de uma vida e é com cuidado que se vão introduzindo estas técnicas. Elas só poderão ser, de facto, aceites quando a justificação for, de facto, aquela em que o especialista se revê. É por isso também que o sistema vai imputar a causa da sua decisão às diferentes fontes de informação, por exemplo, aos exames imagiológicos”, sublinhou o investigador.
O projeto foi selecionado no âmbito da iniciativa “Go Portugal – Global Science and Technology PartnershipsPortugal” no contexto do Programa CMU Portugal e é financiado pelo Programa Operacional Norte, COMPETE2020, Fundação para a Ciência e a Tecnologia, empresas parceiras e a Carnegie Mellon University, através do Programa CMU Portugal.
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