Modelo de IA processa diagnósticos de câncer quase em tempo real

Pesquisadores do Laboratório Nacional Oak Ridge (ORNL) de Louisiana, em parceria com o Instituto Nacional do Câncer, nos Estados Unidos, desenvolveram um transformador de inteligência artificial de longa sequência que processa milhões de relatórios de patologia para diagnósticos e gerenciamento de câncer quase em tempo real.

Entenda:

• Pesquisadores do Laboratório Nacional Oak Ridge e do Instituto Nacional do Câncer, nos Estados Unidos, desenvolveram um transformador de inteligência artificial capaz de processar milhões de relatórios patológicos de câncer quase em tempo real;
• O modelo, chamado Path-BigBird, automatiza o processo de extração de informações específicas sobre os relatórios e os transforma em dados estruturados;
• Com o modelo, que já foi utilizado para processar 2,7 milhões de relatórios até agora, o monitoramento de casos de câncer pode se tornar mais ágil do que nunca;
• A pesquisa foi publicada na Clinical Cancer Informatics.

Em artigo publicado na Clinical Cancer Informatics, Mayanka Chandra Shekar, pesquisadora na Divisão de Ciências da Computação e Engenharia do ORNL, explica que o modelo Path-BigBird visa automatizar o processo de extração de informações específicas sobre os relatórios de patologia e transformá-los em dados estruturados.

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IA pode agilizar monitoramento de casos de câncer

“Queríamos construir um modelo de linguagem em que pudéssemos perguntar: ‘Podemos construir algo que compreenda a linguagem da patologia e nos ajude a criar modelagem preditiva ou modelos de extração de informações que, basicamente, vão extrair locais, sublocais e outros detalhes importantes dos relatórios de patologia?’” diz Chandra Shekar.

Atualmente, os registros são atualizados manualmente, o que causa um intervalo de dois anos entre a incidência do câncer e a sua notificação. Dessa forma, se houver um aumento na taxa da doença a nível nacional, é preciso esperar dois anos antes de localizá-lo. Com o modelo, o controle pode se tornar mais ágil do que nunca.

Até o momento, o modelo já foi utilizado para processar 2,7 milhões de relatórios de patologias de câncer.

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