Segundo pesquisadores, quantidade de fotos do banco de imagens pode ser ainda maior Divulgação / Jornal da Unicamp

Uma pesquisa liderada pela equipe de doutorandos de Ciências da Computação em parceria com Faculdade de Engenharia Elétrica da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) desenvolveu um software que pode acelerar os diagnósticos do câncer de pele tipo melanoma. Utilizando técnicas de inteligência artificial e de aprendizagem profunda das máquinas por meio de redes neurais artificiais, os cientistas alcançaram resultados com a precisão de 86% no reconhecimento da patologia.

Segundo os pesquisadores que atuam na análise desde o ano de 2014, além de melhorar o desempenho na precisão dos resultados, os próximos passos dos estudos vão em busca de tornar o diagnóstico acessível no dia-a-dia dos brasileiros. De acordo com a equipe da professora Sandra Avila, docente do Instituto de Computação em entrevista ao Jornal da Unicamp, o programa instalado em um celular com uma lente dermatoscópica fixada pode apresentar o resultado de forma breve em qualquer posto de saúde, mesmo que não haja um dermatologista de plantão. Com a identificação da doença em estágios iniciais, a chance de cura é de 97%.

A análise realizada pelo software é feita por meio de um banco público de imagens nas quais se apresentam lesões de pele. Com o sistema desenvolvido pelos estudiosos, o computador identifica se essa lesão é maligna ou benigna. Hoje, os arquivos apresentam 23.906 fotografias em que se observam variados tipos de problemas no maior órgão do corpo humano. A meta dos pesquisadores é aumentar o número de fotos pois, de acordo com os estudos, a máquina aprende a fazer os diagnósticos pela quantidade de exemplos postos à prova.

Prêmios

Não serão apenas pacientes os beneficiados pelo trabalho dos pesquisadores. O estudo sobre a identificação do melanoma foi premiado pelo quarto ano consecutivo com o Google Latin America Research Awards (Lara). A honraria foi dada a 25 pesquisas realizadas na América Latina, sendo que 15 delas brasileiras. Apenas duas são oriundas de instituições particulares. As outras 13 estão ligadas a instituições públicas de ensino. Além do grupo da professora Sandra Avila, a pesquisa é realizada em conjunto com a equipe liderada pelo professor Eduardo do Valle, da Faculdade de Engenharia Elétrica da Unicamp.