Para o treino do programa desenvolvido pela Google Health foi pedida a participação de 76 mil mulheres no Reino Unido e mais de 15 mil dos Estados Unidos. Os investigadores compararam depois os resultados com os obtidos pelos radiologistas e concluíram que o grau de correção dos diagnósticos foi semelhante ao obtido pelos humanos, mas com uma diferença: a percentagem de falsos positivos diminuiu, no caso do sistema de Inteligência Artificial, 1,2% no Reino Unido e 5,7% nos EUA. O número de falsos negativos também foi reduzido – menos 2,7% de exames classificados erradamente como normais e menos 9,4% dos EUA.
A diferença significativa do grupo britânico para o americano explica-se pela forma como as mamografias são interpretadas. No Reino Unido, o exame é realizado a cada três anos e cada um é visto por dois radiologistas. Se discordarem no diagnóstico, é chamado um terceiro. Nos EUA, a mamografia é realizada todos os anos ou de dois em dois e é analisada apenas por um profissional.
“A nossa equipa está mesmo orgulhosa destes resultados, que sugerem que estamos no bom caminho para desenvolver uma ferramenta que possa ajudar os clínicos a detetar o cancro da mama com maior precisão”, congratula-se Dominc King, o investigador que liderou a investigação, publicada na Nature, no Reino Unido.
