Pesquisadores da Índia e dos Estados Unidos desenvolveram uma inteligência artificial para analisar mamografias.
O diferencial da tecnologia é que, além de identificar sinais associados ao câncer de mama, estima o grau de incerteza de suas próprias previsões.
“A detecção precoce do câncer de mama por meio de mamografia continua sendo um desafio, pois os métodos de aprendizado profundo existentes geralmente enfatizam características locais da lesão ou informações contextuais globais, oferecendo quantificação de incerteza limitada e confiabilidade clínica na previsão”, escreveram os autores em artigo publicado na revista Scientific Reports.
Para superar essas limitações, eles propõe o uso do framework Hierarchical Grouped Convolution and Multi-Scale Vision Transformer for Uncertainty-Aware Classification (HGCViT-UAC) - ou Convolução Agrupada Hierárquica e Transformer de Visão Multiescala para Classificação com Consciência de Incerteza, em português -, que combina CNN (rede neural convolucional),, transformer e estimativa explícita de incerteza para detectar câncer de mama.
Ainda não aprovado em teste prospectivo em hospitais, ele foi avaliado no conjunto de dados CBIS-DDSM, que contém 10.239 imagens de mamografia de 1.566 pacientes.
Os resultados mostraram que alcançou 98,67% de acurácia e 0,019 de Erro de Calibração Esperado.
“Comparado com o modelo de referência ViT (84,32% de acurácia), a estrutura proposta melhora o desempenho da classificação em 14,35% por meio de aprendizado hierárquico de características multiescala, fusão de atenção adaptativa e estimativa de incerteza calibrada, demonstrando um diagnóstico de câncer de mama confiável e clinicamente aplicável”, informaram os cientistas.
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