Pesquisadores da Universidade de Kobe desenvolveram um sistema de inteligência artificial que pode detectar uma doença endócrina rara examinando imagens das costas da mão e do punho. O método evita imagens faciais, ajudando a proteger a privacidade do paciente e ao mesmo tempo alcançando alta precisão diagnóstica. Os cientistas dizem que a tecnologia poderá eventualmente ajudar os médicos a encaminhar os pacientes para especialistas mais rapidamente e melhorar o acesso aos cuidados em áreas desfavorecidas.
A doença que a IA visa é a acromegalia, uma condição rara que geralmente ocorre na meia-idade. É causada pela superprodução do hormônio do crescimento, que causa aumento das mãos e dos pés, alterações na aparência facial e crescimento anormal de ossos e órgãos internos. Como o distúrbio se desenvolve lentamente ao longo de muitos anos, pode ser difícil detectá-lo precocemente.
Se não for tratada, a acromegalia pode causar sérios problemas de saúde e reduzir a expectativa de vida em cerca de 10 anos. “Como a doença progride muito lentamente e é uma doença rara, não é incomum levar até uma década para ser diagnosticada”, diz Hidenori Fukuoka, endocrinologista da Universidade de Kobe. “Com o avanço das ferramentas de IA, foram feitas tentativas de utilização de fotografias para detecção precoce, mas elas não foram adotadas na prática clínica”, acrescentou.
Uma abordagem de IA focada na privacidade usando imagens manuais
Quando a equipe de pesquisa revisou pesquisas existentes sobre IA, descobriu que muitos sistemas dependem de fotos de rostos para detectar doenças. No entanto, o reconhecimento facial pode levantar preocupações de privacidade para os pacientes. Para resolver este problema, os cientistas escolheram uma estratégia diferente.
Yuka Ohmachi, estudante de pós-graduação da Universidade de Kobe, explicou: “Na tentativa de abordar essa preocupação, decidimos focar na mão, uma parte do corpo que examinamos rotineiramente junto com o rosto na prática clínica para fins de diagnóstico, especialmente porque a acromegalia frequentemente manifesta alterações na mão”.
Para fortalecer a proteção da privacidade, os pesquisadores limitaram suas imagens às costas da mão e ao punho cerrado. Eles evitam deliberadamente imagens de palmas porque os padrões das linhas das palmas são altamente distintos e podem revelar identidade. Esta abordagem cautelosa ajudou a recrutar um grande número de participantes. No total, 725 pacientes de 15 instituições médicas de todo o Japão contribuíram com mais de 11 mil imagens que foram usadas para treinar e testar o modelo de IA.
A IA está à frente de especialistas experientes
As equipes relatam seus resultados Jornal de Endocrinologia Clínica e Metabolismo. Seu modelo de IA demonstrou sensibilidade e especificidade muito altas ao detectar acromegalia em imagens de mãos. Em comparações diretas, o sistema superou até mesmo endocrinologistas experientes que avaliaram as mesmas fotografias.
“Honestamente, fiquei surpreso que a precisão do diagnóstico tenha atingido um nível tão alto usando apenas imagens do dorso da mão e do punho cerrado. O que me pareceu particularmente significativo foi o alcance deste nível de desempenho sem características faciais, o que torna este método muito mais prático para o rastreio de doenças”, disse Ohmachi.
Estendendo a IA médica a outras condições
Os investigadores esperam agora adaptar o seu sistema para detectar condições médicas adicionais que produzam alterações visíveis na mão. Os possíveis alvos incluem artrite reumatóide, anemia e baqueteamento digital. “Este resultado pode ser um ponto de entrada para expandir o potencial da IA médica”, diz Ohmachi.
Apoiar os médicos e melhorar o acesso aos cuidados
Em ambientes clínicos reais, os médicos confiam em muito mais do que imagens das mãos para diagnosticar pacientes. História médica, exames laboratoriais e exame físico desempenham um papel importante. Pesquisadores da Universidade de Kobe veem sua ferramenta de IA como algo que pode ajudar, em vez de substituir os médicos. No seu estudo, descrevem a tecnologia como uma forma de “complementar a experiência clínica, reduzir a supervisão diagnóstica e permitir uma intervenção mais precoce”.
O líder do estudo, Fukuoka, disse: “Acreditamos que, com o desenvolvimento desta tecnologia, ela pode criar uma infraestrutura médica para conectar casos suspeitos de doenças relacionadas às mãos com especialistas durante exames de saúde abrangentes. Além disso, pode ajudar médicos não especialistas em ambientes regionais de cuidados de saúde, contribuindo assim para a desintegração dos cuidados de saúde naqueles locais”.
A pesquisa recebeu financiamento da Fundação Hyogo para Tecnologia Científica. Os colaboradores neste projeto são Universidade de Fukuoka, Universidade Médica de Hyogo, Universidade de Nagoya, Universidade de Hiroshima, Hospital Toranomon, Escola Médica Nippon, Universidade de Kagoshima, Universidade Tottori, Universidade de Yamagata, Universidade de Okayama, Centro Médico Kakogawa da Prefeitura de Hyogo, Universidade de Hokkaido, Universidade Internacional de Saúde e Bem-Estar, Universidade Médica de Moriyama e Hospital da Mulher. envolvido
