Um estudo desenvolvido pelo docente da FCUP, Francesco Renna, em conjunto com investigadores da Universidade de Cambridge, do Reino Unido, da Noruega e do Canadá, quis desenvolver algoritmos para reconstrução de imagens médicas e acabou por concluir que estes podem ser instáveis e levar a diagnósticos errados. Este trabalho, recentemente publicado na revista Proceedings of the National Academy of Science, constitui 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 usados 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 o Professor da FCUP, Francesco Renna. 

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, ajudando a reduzir o tempo de um exame ou a quantidade de radiações que são absorvidas no caso da tomografia computorizada.

A pensar nestes algoritmos, decidiram desenvolver uma série de testes para  verificarem 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”. Foi então que observaram que as “diferentes arquiteturas de IA para reconstrução de imagem” eram na verdade instáveis. 

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, o docente da FCUP explica também que  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 vs. instabilidade no que diz respeito a perturbações das medições”. 

Francesco Renna começou a desenvolver esta investigação no âmbito de uma colaboração com a Universidade de Cambridge, que começou em 2016 com uma bolsa que conquistou como Marie Skłodowska-Curie Fellow no Departamento de Matemática Aplicada e Física Teórica. 

 

© Flickr/Mike MacKenzie

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Renata Silva. SICC. 19-05-2020