Imagens de raios X geradas por IA enganaram especialistas médicos e melhoraram a classificação da osteoartrite

O compartilhamento de dados médicos entre laboratórios e especialistas médicos é importante para a pesquisa médica. No entanto, o compartilhamento de dados costuma ser complexo e às vezes até impossível devido à rígida legislação reguladora de dados na Europa. Pesquisadores do Laboratório de Inteligência em Saúde Digital da Universidade de Jyväskylä abordaram o problema e desenvolveram uma rede neural artificial que cria imagens sintéticas de raios-X que podem enganar até mesmo especialistas médicos.

Um grupo de pesquisadores do projeto AI Hub Central Finland da Universidade de Jyväskylä desenvolveu um método baseado em IA para criar imagens sintéticas de raios-X do joelho para substituir ou complementar imagens reais de raios-X no joelho artrose classificação.

Os pesquisadores usaram imagens de raios X geradas sinteticamente para complementar um conjunto de dados de imagens reais de raios X do estudo da osteoartrite. A autenticidade das imagens foi então avaliada em conjunto com especialistas do distrito de saúde central da Finlândia.

Especialistas médicos foram solicitados a avaliar a gravidade da osteoartrite sem saber que o conjunto de dados incluía imagens sintéticas. Na segunda fase, os especialistas tentaram identificar imagens autênticas e sintéticas. Os resultados mostraram que, em média, era improvável mesmo para especialistas médicos para distinguir entre imagens de raios X reais e sintéticas.

“O uso de dados sintéticos não está sujeito aos mesmos regulamentos de proteção de dados que os dados reais. O uso de dados sintéticos pode facilitar a colaboração entre, por exemplo, grupos de pesquisa, empresas e instituições educacionais”, diz Sami Äyrämö, chefe do Laboratório de Inteligência em Saúde Digital da Universidade de Jyväskylä.

Segundo Äyrämö, o uso de dados sintéticos também agiliza os processos de autorização e, assim, entre outras coisas, o teste de novas ideias.

O uso de dados sintéticos pode levar a melhores resultados no atendimento ao paciente e no desenvolvimento de métodos médicos

Os métodos de IA orientados por dados podem ser usados ​​para apoiar os médicos na realização de diagnósticos. Embora o potencial técnico da IA ​​seja enorme, a quantidade de dados médicos é muitas vezes insuficiente Este é um desafio fundamental no desenvolvimento de métodos medicamente eficazes.

“Ao misturar imagens de raios X reais e sintéticas, melhoramos os sistemas de classificação de osteoartrite baseados em IA”, diz Fabi Prezja, pesquisadora de doutorado responsável pelo desenvolvimento da rede neural artificial.

No futuro, dados sintéticos podem levar a melhores resultados no desenvolvimento de métodos médicos e cuidados para o pacienteespecialmente para condições médicas onde os dados reais do paciente são limitados.

“Além disso, a rede neural é capaz de modificar imagens sintéticas de raios-X para especificações especializadas. Esse recurso é muito poderoso e permite uso futuro potencial para aplicações educacionais médicas e testes de estresse para outros sistemas de IA”, acrescenta Prezja.

A pesquisa foi realizada em colaboração com o distrito de saúde central da Finlândia, cujo diretor, professor de cirurgia Juha Paloneva, vê os métodos de diagnóstico baseados em IA como uma forma valiosa de transferir o know-how de um médico experiente para apoiar o trabalho de um jovem médico.

A imagem adjacente mostra um conjunto de capturas de tela de uma animação mostrando como um raio-X sintético pode ser modificado para especificações de especialistas.

“A IA pode ser usada para revelar, por exemplo, sinais difíceis de detectar de osteoartrite precoce. No entanto, os métodos de IA para osteoartrite ainda estão melhorando, então o trabalho continua”, diz Paloneva.

A pesquisa foi publicada em Relatórios Científicos.