Imagens e diagnósticos com IA antes considerados impossíveis

Em parceria com as organizações globais de saúde, estamos pesquisando novas ferramentas de IA robustas com foco em diagnóstico para ajudar os médicos. Usando conjuntos de dados diversos, rótulos de alta qualidade e técnicas de aprendizado profundo de última geração, estamos criando modelos que esperamos futuramente apoiar os médicos no diagnóstico de doenças. Estamos animados em descobrir novas fronteiras no desenvolvimento dessa pesquisa, além de demonstrar que a IA tem a capacidade de permitir diagnósticos inovadores e transformativos.

Este produto recebeu a marcação CE de dispositivo médico Classe I na UE. Ele não está disponível nos Estados Unidos.

Melhora no acesso às informações sobre doenças de pele

Com a visão computacional de IA e os recursos de pesquisa de imagem, estamos desenvolvendo uma ferramenta para ajudar as pessoas a pesquisar e identificar melhor as doenças de pele, cabelos e unhas. A ferramenta é compatível com centenas de condições, incluindo mais de 80% das condições vistas em clínicas e mais de 90% das condições mais pesquisadas. O trabalho teve destaque na Nature Medicine e na JAMA Network Open (artigos em inglês). Saiba mais

Uso da IA para ajudar os médicos a tratar doenças oculares

Como a IA pode prever condições oculares de risco para a visão

A degeneração macular relacionada à idade é a terceira maior causa de cegueira em todo o mundo. No entanto, quando detectada no início, a perda de visão pode ser desacelerada ou interrompida. Nossa pesquisa, publicada na Nature Medicine (páginas em inglês), mostra como nosso sistema de IA pode recomendar, de forma tão precisa quanto especialistas líderes mundiais, como os pacientes devem ser encaminhados para tratamento de mais de 50 doenças oculares. Outra pesquisa também publicada na Nature Medicine (em inglês) mostra um modelo de IA mais aprimorado que tem o potencial de prever o desenvolvimento da degeneração macular úmida relacionada à idade em seis meses.
Ajuda para os médicos na prevenção da cegueira

Nossa Avaliação automatizada de doenças da retina, usada em clínicas da Índia e da Tailândia, mostra como a IA pode ajudar os médicos a identificar a retinopatia diabética com rapidez, uma das principais causas de cegueira. Com a ampla adoção, talvez milhões de pacientes diabéticos possam manter a visão com a ajuda da Avaliação automatizada de doenças da retina para os médicos. Essa pesquisa foi publicada nas revistas JAMA e Ophthalmology (em inglês). Outra pesquisa, publicada na Lancet Digital Health (em inglês), mostrou que é possível prever se os pacientes desenvolverão retinopatia diabética, o que pode ajudar os médicos a personalizar o tratamento e as frequências de exames oftalmológicos para os pacientes. Saiba mais

Novos biomarcadores para doenças não relacionadas aos olhos

Detecção de sinais ocultos de anemia no olho

O olho humano pode revelar sinais de doenças subjacentes, como anemia, uma condição que afeta 1,6 bilhão de pessoas no mundo todo e causa fadiga, fraqueza, tontura e sonolência. Em uma pesquisa publicada na Nature Biomedical Engineering (em inglês), conseguimos usar o aprendizado profundo para quantificar os níveis de hemoglobina e detectar a anemia com fotografias desidentificadas da parte de trás do olho. Esse resultado significa que talvez os profissionais da saúde possam detectar a doença com uma ferramenta de exame simples e não invasiva no futuro. Leia a postagem (em inglês)
Uso da visão computacional para avaliar riscos cardiovasculares

Avaliar o risco de doenças cardiovasculares é o passo mais importante para reduzir a probabilidade de um paciente sofrer um evento cardiovascular no futuro. Ao aplicar técnicas de aprendizado profundo a imagens da retina, conseguimos revelar fatores associados ao risco de eventos cardiovasculares graves, como ataque cardíaco e derrame, conforme publicado na Nature Biomedical Engineering (em inglês). Essa pesquisa pode ajudar os cientistas a gerar hipóteses mais direcionadas e promover uma grande variedade de pesquisas futuras. Leia a postagem (em inglês)

Uso da IA para melhorar a detecção do câncer de pulmão

Um avanço promissor para o prognóstico de câncer de pulmão

O câncer de pulmão causa mais de 1,8 milhão de mortes ao ano no mundo todo, sendo responsável por quase uma em cada cinco mortes por câncer, além de ser o tipo mais mortal. Nossa pesquisa, publicada na Nature Medicine (em inglês), mostra que o aprendizado profundo pode ajudar os médicos no futuro a realizar o exame de câncer de pulmão de forma mais precisa e identificar a doença até mesmo em fluxos de trabalho de detecção incidental. Leia a postagem (em inglês)

Uso da IA para melhorar a detecção do câncer de mama

Estudo sobre como a IA pode ajudar na detecção do câncer de mama na prática clínica

O exame de câncer de mama ajuda a detectar a doença mais cedo, mas o diagnóstico preciso e consistente ainda é um desafio: metade das mulheres recebem um falso positivo em um período de 10 anos. Na Nature (em inglês), demonstramos o potencial do nosso modelo de IA para analisar retrospectivamente mamografias desidentificadas com precisão similar ou superior aos profissionais da saúde. Agora estamos colaborando em um estudo de dispositivo investigativo para entender como o modelo pode ajudar a reduzir o tempo entre a mamografia e o diagnóstico na prática clínica, diminuindo o tempo de avaliação e melhorando a experiência do paciente. Leia a postagem (em inglês)
Aplicação do aprendizado profundo à detecção do câncer de mama metastático

Na nossa pesquisa de patologia publicada nas revistas Archives of Pathology & Laboratory Medicine e The American Journal of Surgical Pathology (páginas em inglês), mostramos como uma ferramenta de assistência de prova de conceito (LYNA) pode usar o aprendizado profundo para melhorar a precisão da detecção do câncer de mama metastático. Leia a postagem (em inglês)

Outras pesquisas sobre imagens e diagnósticos

Continuamos a avançar na pesquisa de imagens com IA em outros domínios, expandindo essa tecnologia para proporcionar diagnósticos transformativos.

Exploração dos avanços da IA no planejamento da radioterapia para melhorar a eficácia

Com base no trabalho feito com os University College London Hospitals e publicado no periódico JMIR Publications (em inglês), estamos colaborando com a Mayo Clinic para estudar o uso da IA no planejamento do tratamento de radioterapia contra câncer pelos médicos. Unimos forças para pesquisar, treinar e validar um algoritmo para ajudar os profissionais da saúde com a segmentação de órgãos e tecido saudável dos tumores a fim de reduzir o tempo de planejamento do tratamento e melhorar a eficácia da radioterapia, permitindo aos profissionais passar menos tempo planejando e mais tempo com os pacientes. Leia a postagem (em inglês)
Uso do aprendizado de máquina para detectar cobertura deficiente em colonoscopias

O câncer colorretal (CRC, na sigla em inglês) é um problema de saúde global e o segundo câncer mais mortal nos Estados Unidos, resultando em uma estimativa de 900 mil mortes por ano. Ao alertar os profissionais de saúde sobre regiões esquecidas da parede do cólon, nosso algoritmo tem o potencial de levar à descoberta de mais adenomas, aumentando a taxa de detecção e diminuindo a taxa de câncer colorretal após colonoscopia negativa, conforme publicado na revista IEEE Transactions on Medical Imaging (em inglês). Leia a postagem (em inglês)
Uso da IA para identificar a agressividade do câncer de próstata

Para diagnosticar a gravidade do câncer de próstata, as biópsias são analisadas e classificadas com um escore de Gleason, que é pontuado em comparação com células saudáveis. Em um trabalho publicado nas revistas JAMA Oncology e JAMA Network Open (páginas em inglês), exploramos se um sistema de IA poderia atribuir um escore de Gleason com precisão às biópsias de próstatas, e os resultados indicaram que o sistema de aprendizado profundo tem o potencial de apoiar diagnósticos especializados. Leia a postagem (em inglês)

Imagens e diagnósticos com IA antes considerados impossíveis

Melhora no acesso às informações sobre doenças de pele

Uso da IA para ajudar os médicos a tratar doenças oculares

Como a IA pode prever condições oculares de risco para a visão

Ajuda para os médicos na prevenção da cegueira

Novos biomarcadores para doenças não relacionadas aos olhos

Detecção de sinais ocultos de anemia no olho

Uso da visão computacional para avaliar riscos cardiovasculares

Uso da IA para melhorar a detecção do câncer de pulmão

Um avanço promissor para o prognóstico de câncer de pulmão

Uso da IA para melhorar a detecção do câncer de mama

Estudo sobre como a IA pode ajudar na detecção do câncer de mama na prática clínica

Aplicação do aprendizado profundo à detecção do câncer de mama metastático

Outras pesquisas sobre imagens e diagnósticos

Exploração dos avanços da IA no planejamento da radioterapia para melhorar a eficácia

Uso do aprendizado de máquina para detectar cobertura deficiente em colonoscopias

Uso da IA para identificar a agressividade do câncer de próstata