Cerca de 67 mil mulheres morrem vítimas de câncer no colo do útero por ano na Índia. Um dos maiores responsáveis por esse alto número de óbitos é o tempo levado no processo de teste para detectar a doença. Pensando em resolver esse problema, a Microsoft fez uma parceria com a SRL Diagnostics, maior rede de diagnósticos em patologia da Índia, para criar uma rede de inteligência artificial que detecta câncer precoce.
O laboratório recebe cerca de 100 mil amostras de exames ginecológicos por ano e apenas 2% possui alguma alteração. Segundo Arnab Roy, líder técnico de novas iniciativas e gerenciamento de conhecimento, a intenção no projeto é encontrar essas amostras anormais mais rapidamente.
Os citopatologistas da SRL Diagnostics estudaram versões digitalizadas de amostras e anotaram suas observações para usar como dados de treinamento para a tecnologia. Roy afirmou que diferentes profissionais analisam elementos diferentes da lâmina, mesmo que cheguem ao mesmo diagnóstico. Portanto, o desafio era criar um algoritmo de IA que conseguisse “criar um consenso nas áreas avaliadas”.
Nesta semana, Microsoft e SRL revelaram que a colaboração começou a mostrar resultados. O modelo de IA pode diferenciar lâminas normas e anormais com precisão e está em período de validação nos laboratórios, que vai durar de três a seis meses. Roy afirmou que o programa pode aumentar a produtividade de uma seção de citopalogia em quatro vezes, diminuindo o tempo de detecção consideravelmente.
O consórcio SRL Diagnostics-Microsoft disse estar esperançoso de que seu programa de IA pode ser aplicado em outras áreas da patologia, como diagnósticos renais, orais, pancreáticos e hepáticos. Além disso, planeja expandir seu alcance em parcerias com o setor privado e governos.
Essa é apenas uma das parcerias que a Microsoft fez na Índia. A empresa americana já possui programas que vão desde auxiliar jovens no críquete a impedir cegueira evitável.
Via: Tech Crunch
Fonte: https://olhardigital.com.br/noticia/microsoft-usa-inteligencia-artificial-para-detectar-cancer/92799
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