Um estudo desenvolvido por Francesco Renna, professor da Faculdade de Ciências da Universidade do Porto (FCUP), em conjunto com investigadores da Universidade de Cambridge, do Reino Unido, da Noruega e do Canadá, concluiu que a utilização de algorítmos baseados em Inteligência Artificial (IA) na reconstrução de imagens médicas pode levar a diagnósticos errados.

Este trabalho, recentemente publicado na revista Proceedings of the National Academy of Scienceconstitui um alerta para o uso de técnicas de Inteligência Artificial (IA) e de algoritmos que já tinham sido propostos pela comunidade científica em estudos anteriores e que possam estar a ser utilizados na prática clínica. 

“No âmbito deste trabalho quisemos estudar o comportamento de algoritmos de IA para reconstrução de imagens médicas de ressonância magnética e de tomografia computorizada (Raio X) e observamos que estes podem levar à perda ou à introdução fictícia de detalhes na imagem, como os de um tumor”, explica Francesco Renna.

Uma boa solução, mas…

Através da Inteligência Artificial, é possível introduzir algoritmos que permitem aos computadores reconhecer e reconstruir imagens, garantindo uma imagem de alta resolução com poucas medições feitas ao paciente. Isto pode ajudar a reduzir o tempo de um exame ou a quantidade de radiações que são absorvidas no caso da tomografia computorizada.

A pensar nestes algoritmos, Francesco Renna e a resta equipa de investigadores decidiram desenvolver uma série de testes para verificar se um algoritmo de IA para reconstrução de imagem médica é instável. 

“Concentramo-nos em três tipos diferentes de instabilidade: instabilidade respeito à pequenas alterações ou movimentos, instabilidade respeito a detalhes estruturais, como presença de pequenas áreas da imagem correspondentes a tumores, e instabilidade respeito ao número de medições tomadas para reconstruir a imagem”, explica o docente da FCUP. Foi então que observaram que as “diferentes arquiteturas de IA para reconstrução de imagem” eram na verdade instáveis.

Como resolver o problema

Se este algoritmo pode ser instável, o que é possível ser feito para colmatar esta falha? O estudo sugere a “definição de testes que possam comprovar a robustez dum particular algoritmo de reconstrução antes da sua aplicação para diagnósticos”.

Por outro lado, sugere Francesco Renna, também é “necessário desenvolver um estudo que defina matematicamente os limites fundamentais que se podem atingir na reconstrução de imagem, usando algoritmos de IA em termos do tradeoff entre qualidade da reconstrução versus instabilidade no que diz respeito a perturbações das medições”. 

Francesco Renna começou a desenvolver esta investigação no âmbito de uma colaboração do Departamento de Matemática Aplicada e Física Teórica da FCUP com a Universidade de Cambridge, iniciada 2016, ao abrigo de uma bolsa Marie Skłodowska-Curie Fellow.