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A Inteligência Artificial (IA) detecta com precisão hemorragias intracranianas

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Em uma amostra de 200 varreduras, o algoritmo de inteligência artificial foi executado com precisão semelhante aos radiologistas.

Cientistas dos Estados Unidos (EUA) desenvolveram um novo algoritmo que poderia melhorar potencialmente o diagnóstico de emergências neurológicas no futuro.

Jitendra Malik, Esther Yuh e colegas desenvolveram e treinaram uma rede neural, chamada PatchFCN, para detectar hemorragias intracranianas agudas na tomografia computadorizada de crânio (TCC) usando dados de 4.396 tomografias computadorizadas. Os pesquisadores disseram que as imagens utilizadas para o treinamento eram ricas em informações, e cada pequena anormalidade era delineada manualmente no nível de pixel.

O algoritmo levou apenas um segundo para determinar se um exame completo do crânio continha algum sinal de hemorragia. Ele também traçou os contornos detalhados das anormalidades encontradas, demonstrando sua localização na estrutura tridimensional do cérebro.

Quando comparado a quatro radiologistas certificados dos EUA, usando uma amostra de 200 exames, o algoritmo teve uma precisão semelhante aos especialistas clínicos e, em alguns casos, identificou anormalidades perdidas pelos radiologistas.

 

 

"Dado o grande número de pessoas que sofrem diariamente de traumatismo cranioencefálico e são levadas às pressas para o departamento de emergência, isso tem uma importância clínica muito grande", disse a autora Jitendra Malik.

A pesquisa está publicada em Anais da Academia Nacional de Ciências (PNAS).

Referências: Kuo W, Hanne C, Mukherjee P, Malik J, Yuh EL. Detecção em nível de especialista de hemorragia intracraniana aguda na tomografia computadorizada de cabeça usando aprendizado profundo. Anais da Academia Nacional de Ciências. Publicado em 21 de outubro de 2019. DOI: 10.1073 / pnas.1908021116


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