Pesquisadores Realizam Revisão sobre a Capacidade do AI de Tratar Doenças Cerebrais

Pesquisadores italianos concluíram uma revisão sistemática da literatura que foi publicada este mês em APL Bioengineering, publicado pela AIP Publishing. O objetivo da revisão foi desenvolver uma melhor compreensão em torno da inteligência artificial (AI) e sua capacidade de ser usada como tratamento para doenças cerebrais. Após reunir 2.696 resultados diferentes, os pesquisadores se concentraram nos 154 artigos mais citados. 

A AI é capaz de processar grandes quantidades de dados e pode fazer isso muito rapidamente. Isso, juntamente com diferentes abordagens como aprendizado de máquina, visão computacional e redes neurais, ajuda a criar um ambiente onde a tecnologia de AI é uma ferramenta eficaz contra muitos dos principais problemas de saúde do mundo. 

No entanto, existem muitos desafios em torno da tecnologia e de seus usos nesses campos, especialmente no diagnóstico, tratamento cirúrgico e monitoramento de doenças cerebrais. O novo estudo pode ajudar a desenvolver novos métodos, que estão constantemente impulsionando o campo para frente. 

A Revisão

Um dos principais pontos da revisão foi o uso de uma rede adversária gerativa para desenvolver sinteticamente um cérebro envelhecido. Isso permitiu que os especialistas estudem a progressão da doença ao longo do tempo.

Alice Segato foi a autora do artigo que detalha a revisão.

“O uso de técnicas artificiais está gradualmente trazendo soluções teóricas eficientes para um grande número de problemas clínicos reais relacionados ao cérebro”, disse Segato. “Especialmente nos últimos anos, graças à acumulação de dados relevantes e ao desenvolvimento de algoritmos cada vez mais eficazes, foi possível aumentar significativamente a compreensão de mecanismos cerebrais complexos.”

O estudo se concentrou em algumas áreas principais de cuidados com o cérebro, como examinar métodos de AI responsáveis por processar informações sobre características de estrutura e conectividade do cérebro, bem como avaliação de candidatos cirúrgicos. Os outros incluíam dados de imagem para estudar doenças cerebrais, identificar problemas e áreas problemáticas, prever doenças e resultados e assistência intraoperatória. 

Alguns dos dados de imagem usados para estudar doenças cerebrais incluem dados 3D, como imagens de ressonância magnética, imagens de tensor de difusão, tomografia por emissão de pósitrons e tomografia computadorizada. Técnicas de visão computacional de AI podem ser usadas para analisar todos esses tipos de dados de imagem. 

“Algoritmos Explicáveis”

No estudo publicado, os pesquisadores defendem “algoritmos explicáveis”. Isso significa caminhos para soluções claramente detalhados, em vez da caixa preta muito vaga que é frequentemente usada. 

“Se os humanos devem aceitar prescrições ou diagnósticos algorítmicos, eles precisam confiar neles”, disse Segato. “Os esforços dos pesquisadores estão levando à criação de algoritmos cada vez mais sofisticados e interpretáveis, o que poderia favorecer um uso mais intensivo de tecnologias ‘inteligentes’ em contextos clínicos práticos.” 

Essa defesa também ocorre durante um período em que cientistas internacionais estão pedindo mais transparência na pesquisa de AI. O grupo de cientistas incluiu membros de instituições de ponta, como o Princess Margaret Cancer Centre, Universidade de Toronto, Universidade de Stanford, Johns Hopkins, Harvard School of Public Health e Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT). De acordo com os cientistas, achados e métodos mais transparentes poderiam ajudar a levar a um melhor tratamento de câncer com base na pesquisa.