Pesquisadores da Universidade de Kobe criaram um sistema de inteligência artificial capaz de identificar uma rara doença endócrina apenas examinando fotos da parte de trás da mão e de um punho cerrado. A abordagem evita imagens faciais, ajudando a proteger a privacidade dos pacientes, enquanto ainda alcança alta precisão diagnóstica. Os cientistas afirmam que a tecnologia pode, eventualmente, ajudar os médicos a encaminhar pacientes a especialistas mais rapidamente e melhorar o acesso ao atendimento em áreas carentes.
A doença que a IA visa identificar é a acromegalia, uma condição incomum que geralmente se manifesta na meia-idade. É causada pela produção excessiva de hormônio do crescimento, levando ao aumento das mãos e pés, mudanças na aparência facial e crescimento anormal de ossos e órgãos internos. Como o distúrbio se desenvolve gradualmente ao longo de muitos anos, pode ser difícil reconhecer precocemente.
Se não tratada, a acromegalia pode levar a sérios problemas de saúde e reduzir a expectativa de vida em cerca de 10 anos. “Como a condição progride de forma tão lenta e, por ser uma doença rara, não é incomum que leve até uma década para ser diagnosticada”, diz o endocrinologista Hidenori Fukuoka, da Universidade de Kobe. Ele acrescenta: “Com o avanço das ferramentas de IA, houve tentativas de usar fotografias para a detecção precoce, mas essas não foram adotadas na prática clínica.”
Uma Abordagem de IA Focada na Privacidade Usando Imagens das Mãos
Quando a equipe de pesquisa revisou estudos de IA existentes, constatou que muitos sistemas dependem de fotos faciais para identificar doenças. No entanto, o reconhecimento facial pode levantar preocupações de privacidade para os pacientes. Para abordar essa questão, os cientistas escolheram uma estratégia diferente.
Yuka Ohmachi, uma estudante de pós-graduação da Universidade de Kobe, explica: “Tentando abordar essa preocupação, decidimos focar nas mãos, uma parte do corpo que rotineiramente examinamos ao lado do rosto na prática clínica para fins de diagnóstico, especialmente porque a acromegalia frequentemente manifesta mudanças nas mãos.”
Para fortalecer as proteções de privacidade, os pesquisadores limitaram suas imagens à parte de trás da mão e a um punho cerrado. Eles intencionalmente evitaram imagens das palmas, pois os padrões de linhas da palma são altamente individuais e poderiam revelar a identidade. Essa abordagem cuidadosa ajudou a recrutar um grande número de participantes. No total, 725 pacientes de 15 instituições médicas em todo o Japão contribuíram com mais de 11.000 imagens usadas para treinar e testar o modelo de IA.
A IA Supera Especialistas Experientes
A equipe relatou seus resultados na Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism. O modelo de IA demonstrou alta sensibilidade e especificidade ao identificar a acromegalia a partir das imagens das mãos. Em comparações diretas, o sistema teve um desempenho até melhor do que endocrinologistas experientes que avaliaram as mesmas fotografias.
“Francamente, fiquei surpreso que a precisão diagnóstica atingiu um nível tão alto usando apenas fotografias da parte de trás da mão e do punho cerrado. O que me impressionou particularmente foi alcançar esse nível de desempenho sem características faciais, o que torna essa abordagem muito mais prática para triagem de doenças”, diz Ohmachi.
Expandindo a IA Médica para Outras Condições
Os pesquisadores agora esperam adaptar seu sistema para detectar outras condições médicas que produzem mudanças visíveis nas mãos. Possíveis alvos incluem artrite reumatoide, anemia e clubbing dos dedos. Ohmachi afirma: “Esse resultado pode ser o ponto de partida para expandir o potencial da IA médica.”
Apoio aos Médicos e Melhora do Acesso ao Atendimento
Em ambientes clínicos reais, os médicos dependem de muito mais do que imagens das mãos ao diagnosticar pacientes. Histórico médico, exames laboratoriais e exames físicos desempenham papéis importantes. Os pesquisadores da Universidade de Kobe veem sua ferramenta de IA como algo que pode auxiliar os médicos, em vez de substituí-los. Em seu estudo, descrevem a tecnologia como uma maneira de “complementar a expertise clínica, reduzir a supervisão diagnóstica e possibilitar intervenções mais precoces.”
O principal autor do estudo, Fukuoka, afirma: “Acreditamos que, ao desenvolver ainda mais essa tecnologia, poderá levar à criação de uma infraestrutura médica durante check-ups de saúde abrangentes para conectar casos suspeitos de distúrbios relacionados às mãos a especialistas. Além disso, poderia apoiar médicos não especialistas em ambientes de saúde regionais, contribuindo assim para a redução da disparidade no atendimento médico.”
A pesquisa recebeu financiamento da Fundação Hyogo para Ciência e Tecnologia. O projeto também contou com a colaboração da Universidade de Fukuoka, da Universidade Médica de Hyogo, da Universidade de Nagoya, da Universidade de Hiroshima, do Hospital Toranomon, da Escola Médica Nippon, da Universidade de Kagoshima, da Universidade de Tottori, da Universidade de Yamagata, da Universidade de Okayama, do Centro Médico Kakogawa da Prefeitura de Hyogo, da Universidade de Hokkaido, da Universidade Internacional de Saúde e Bem-Estar, do Hospital Memorial Moriyama e da Universidade Konan de Mulheres.