Inteligência artificial de reconhecimento facial para caçar tumores e vírus

O reconhecimento facial de IA é usado para procurar tumores e vírus, detectando seus sinais através da observação do núcleo das células: Aino, um novo modelo de IA desenvolvido por um grupo de pesquisa internacional liderado por Davide Carnevale, do Centro de Regulação do Genoma de Barcelona. O trabalho está publicado na revista Nature Machine Intelligence Pode ajudar a diagnosticar doenças e infecções muito rapidamente, mas requer o uso de microscópios muito potentes.

A análise de imagens utilizando inteligência artificial tem feito enormes progressos nos últimos anos, e as mesmas técnicas utilizadas, por exemplo, para reconhecimento facial ou utilizadas em carros autónomos podem agora ser utilizadas para identificar precocemente algumas doenças. A nova ferramenta, chamada Ainu, abreviação de Nucleus AI, escaneia imagens de alta resolução de núcleos celulares obtidas usando uma técnica inovadora de microscopia chamada Storm. Imagens com detalhe de apenas 20 nanômetros, 5 mil vezes menor que a espessura de um fio de cabelo, permitem identificar anomalias na estrutura tridimensional do DNA de uma célula, mesmo poucas horas após a entrada do vírus. Detalhes impossíveis de serem reconhecidos pelo olho humano, mas não pela inteligência artificial.

Hoje, para fazer um diagnóstico deste tipo, é necessário esperar por manifestações óbvias de patologia, mas “acreditamos que um dia este tipo de informação poderá poupar aos médicos um tempo valioso para monitorizar doenças, personalizar tratamentos e melhorar os resultados para os pacientes”. Mas uma limitação da nova técnica, como apontam os próprios pesquisadores, é a disponibilidade de microscópios sofisticados em hospitais como o STORM, que exigem altos custos e manutenção, e o método analisa apenas um pequeno número de células em transformações únicas, o explicam os autores, levaria tempo, mas essa técnica já poderia ser facilmente utilizada por centros de pesquisa que trabalham com células-tronco, porque o método já permite identificá-las nos tecidos com muita facilidade e rapidez.