IA na Medicina! Nova IA lê exames médicos em tempo recorde com poucos dados

A inteligência artificial (IA) tem ganhado muito destaque em áreas em torno da Medicina e da Farmácia. Ela é aplicada de diversas formas como previsão de surtos, descoberta de novos medicamentos, criação de tratamentos, análises genéticas e, principalmente, em diagnósticos. Os modelos de aprendizado de máquina são treinados com dados para identificar padrões em exames laboratoriais e imagens médicas.

Na prática, a IA tem sido útil na triagem de pacientes ao analisar exames por imagem, como tomografias, ressonâncias magnéticas e radiografias ou exames laboratoriais como hemogramas. Esses modelos ajudam os médicos a identificar anomalias e identificar os casos mais urgentes. Isso acaba acelerando o processo de decisão médica evitando que casos graves demorem a ser identificados quando ocorre alta demanda.

Recentemente, um grupo de pesquisadores da Universidade da Califórnia criaram um novo modelo de IA que aprende com poucos dados e possui alta performance na interpretação de imagens médicas. Essa abordagem reduz a necessidade de grandes bases de dados que é um desafio na área médica. Com esse modelo, hospitais e clínicas menores conseguiriam utilizar mesmo com poucos dados.

IA na Medicina

Uma das principais áreas que a aplicação de IA chama atenção é a Medicina. Isso porque modelos de IA podem ajudar a acelerar diagnósticos, criar tratamentos e prever o desenvolvimento de doenças. A aplicação mais conhecida são os modelos que conseguem ler e interpretar imagens médicas como raios-X. Esses modelos têm sido aplicados há alguns anos e ganharam muito destaque durante a pandemia de Covid-19.

No lado de tratamentos e medicamentos, a IA também tem ganhado muito destaque. Na indústria farmacêutica, o desenvolvimento de novos medicamentos tem sido feito por IA em alguns lugares. Um exemplo é o AlphaFold, criado pela DeepMind, que consegue prever a estrutura 3D de proteínas. Essa previsão é necessária para entender como as doenças funcionam e como desenvolver tratamentos e medicamentos eficazes.

Reconhecendo de forma rápida

Pesquisadores da Universidade da Califórnia desenvolveram um modelo que faz segmentação de imagens médicas. A segmentação é quando cada pixel da imagem é classificado como, por exemplo, tecido saudável ou canceroso. O processo de segmentação, apesar de útil, possui desafios como a necessidade de grandes volumes de dados rotulados. Esses dados são rotulados manualmente sendo difícil, demorado e tem a necessidade de muitos especialistas.

Para resolver esse problema, o novo modelo consegue aprender a segmentação de imagens com apenas um pequeno conjunto de imagens rotuladas por especialistas. Segundo estimativas dadas pelos pesquisadores, esse novo modelo consegue reduzir a necessidade de dados em até 20 vezes. Isso acontece porque consegue gerar imagens sintéticas e usá-las para treinar o modelo em conjunto com dados reais. Dessa forma, o modelo ajusta a geração de novos dados sintéticos se baseando no desempenho da segmentação.

Aplicação

Para testar se o modelo funciona e é aplicável dentro da Medicina, os pesquisadores testaram o modelo já treinado em segmentação de imagens médicas de diversas áreas. Uma parte das imagens foi para identificar lesões de pele que poderiam ou não ser algum tipo de câncer, além disso também usaram imagens de ultrassom para detectar câncer de mama.

Apesar de boa parte das imagens médicas serem em duas dimensões, os pesquisadores também testaram o mesmo método para imagens em 3D. Em especial, eles focaram em imagens 3D que mapeiam o hipocampo e o fígado. O que chama atenção no estudo é que mesmo com uso de poucos dados, cerca de 8 a 20 vezes menos dados, o modelo conseguiu ter um desempenho melhor que métodos tradicionais.

Como IA ajudará os médicos?

Esse estudo é um exemplo de como a IA vem se tornando uma ferramenta importante para auxiliar os médicos no diagnóstico e tratamento. Ela é capaz de processar dados em pouco tempo e identificar padrões sutis em exames que poderiam passar despercebidos. Ela também já consegue sugerir diagnósticos. No entanto, é importante ressaltar que a IA não substitui os profissionais de saúde, que continuam tendo as palavras finais.

O principal papel da IA na medicina será ajudar na triagem e no ranqueamento dos diagnósticos para que os médicos possam focar nos casos mais urgentes. Isso acelera o processo de atendimento, reduz erros e otimiza o tempo dos profissionais, permitindo um diagnóstico mais rápido e eficiente. Dessa forma, a IA atuaria mais como um assistente que ajudaria os médicos a tomarem decisões melhores.

Referência da notícia

Zhang et al. 2025 Generative AI enables medical image segmentation in ultra low-data regimes Nature Communications