Machine Learning para detecção de doenças assim como o nariz dos cachorros

Estudos apontam que com treino, cachorros são capazes de detectar diversas doenças, utilizando seu aguçado olfato em amostras de urina dos pacientes. Essa tese já foi confirmada na identificação de tipos de câncer, como pulmão, mama, ovário, bexiga e próstata. Neste último, a taxa de acerto é de 99%. Além disso, também há indícios onde o faro dos caninos detectou até mesmo a presença de COVID-19 no material farejado.

Imagem: Medical Detection Dog

Segundo Andreas Mershin, pesquisador do MIT envolvido nos experimentos, nos últimos 15 anos, os cachorros têm se mostrado o método mais preciso para identificação de doenças. O cientista considera que o desempenho dos cães em testes controlados, em alguns casos, excedeu os resultados dos melhores e mais avançados exames laboratoriais, reconhecendo gêneros de câncer antes de qualquer outra tecnologia. Mershin acredita que a partir de uma variação, os animais são capazes de identificar outras, mesmo que não exista nenhuma característica em comum entre uma análise e outra.

Apesar da sua eficiência, treinar os animais para que se tornem especialistas no discernimento de enfermidades, leva tempo, sem contar que a disponibilidade deles é limitada. Levando em conta essas questões, aliada a eficiência observada, Mershin e seu time vêm trabalhando em um sistema que consegue analisar amostras com um nível de sensibilidade ainda maior que dos cachorros. Conectado a isso, está um processo de aprendizado de máquina (machine-learning) capaz de identificar as diferentes características apresentadas nos fragmentos avaliados.

O dispositivo que embarca esta aplicação, é implementado com sensores que atuam como receptores olfativos de um mamífero. O fluxo de dados coletado por esses componentes, pode ser tratado e analisado em tempo real, através de algoritmos desenvolvidos por meio de aprendizado de máquina. Isso proporciona a identificação de doenças muito antes dos regimes típicos de triagem. Os cientistas acreditam que, em um futuro próximo, este sistema automatizado de reconhecimento de odores, será pequeno o suficiente para fazer parte do hardware de um smartphone, obtendo o potencial para tornar-se tão comum como a existência de câmeras ou conectividade bluetooth, por exemplo.

Imagem: news.mit.edu

Andreas Mershin e um dos "colegas de pesquisa" caninos

Em uma bateria de testes, a equipe de Mershin já chegou a avaliar 50 amostras, entre as quais, estavam urina extraída de pacientes diagnosticados com câncer de próstata, assim como materiais livres de doença. Foram utilizados no experimento, cães treinados pelo Medical Detection Dog no Reino Unido e o sistema automatizado de detecção. Parte do processo consistiu em aplicar um algoritmo de aprendizado de máquina, a fim de descobrir as semelhanças entre os elementos testados, o que levou o software, ao testar as mesmas amostras, a igualar a taxa de sucesso dos cachorros, fazendo com que ambos os métodos alcançassem mais de 70% de assertividade.

Por meio de testes controlados exigidos pelo DARPA, Mershin indica, no que diz respeito a capacidade de identificar pequenos traços de moléculas, que o sistema é 200 vezes mais sensível que o nariz canino. Entretanto, quando trata-se de reconhecer essas partículas, é 100 vezes pior. Nessa etapa é que entra em ação a machine learning, no intuito de encontrar os padrões evasivos que os animais podem inferir do cheiro, mas os humanos não conseguem entender a partir de uma análise química.

Os avanços alcançados até aqui, afirmam os pesquisadores, oferecem uma base sólida para novas pesquisas no futuro, quem sabe com uma amostragem bem maior, o que potencializaria o desenvolvimento de uma tecnologia adequada para uso clínico.

Fonte: MIT News e SciTechDaily