Modelo de aprendizado profundo do MIT visa prever o risco futuro de câncer

Modelo de aprendizado profundo do MIT visa prever o risco futuro de câncer

O MIT se uniu ao Hospital Geral de Massachusetts (MGH) para criar um novo modelo de aprendizado profundo que pode prever a partir de uma mamografia de pacientes se é provável que eles desenvolvam câncer de mama no futuro. O modelo foi treinado usando mamografias com resultados conhecidos de mais de 60.000 pacientes que foram tratados no MGH. Usando esse conjunto de dados, o modelo aprendeu padrões sutis no tecido mamário que são precursores de malignidade.

O objetivo do sistema MIT é permitir que os médicos personalizem os programas de triagem e prevenção em nível individual e transformem o diagnóstico tardio em uma relíquia do passado. Atualmente, a recomendação da American Cancer Society é de triagens anuais a partir de 45 anos. A Força-Tarefa Preventiva dos EUA recomenda a triagem semestral a partir de 50 anos.

A equipe do MIT quer eliminar a abordagem de tamanho Ăşnico e personalizar as avaliações para o risco de desenvolver câncer. A equipe descobriu que seu modelo era “significativamente” melhor na previsĂŁo de risco de câncer do que as abordagens existentes. Foi capaz de colocar com precisĂŁo 31% de todos os pacientes com câncer em sua categoria de maior risco, em comparação com apenas 18% nos modelos tradicionais.

Os pesquisadores treinaram seu modelo de aprendizado profundo para induzir os padrões diretamente dos dados em mais de 90.000 mamografias. O modelo é capaz de captar padrões muito sutis e complexos para o olho humano detectar. O novo modelo também é mais preciso para as minorias, pois a maioria dos modelos de detecção precoce foi desenvolvida em populações de mulheres brancas.

Os pesquisadores dizem que isso é particularmente importante para mulheres afro-americanas que têm 43% mais chances de morrer do que mulheres brancas. O novo sistema poderia um dia permitir que os médicos usassem mamografias para verificar se os pacientes correm um risco maior de outros problemas de saúde, como doenças cardiovasculares ou outros tipos de câncer.

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