Em um cenário onde a inteligência artificial (IA) está revolucionando os diagnósticos médicos, a generalizabilidade se destaca como um aspecto crucial frequentemente negligenciado. A generalizabilidade refere-se à capacidade de um algoritmo de IA em produzir resultados consistentes e precisos, independentemente do ambiente em que opera. Isso se torna especialmente complexo em laboratórios que utilizam diferentes equipamentos e técnicas.

Para um diagnóstico ser amplamente adotado, é imprescindível que ele apresente alta generalizabilidade. O modelo MSIntuit CRC da Owkin, por exemplo, é projetado para detectar biomarcadores de maneira confiável, independentemente do ambiente de coleta. A Owkin combina acesso a vastos conjuntos de dados com expertise em IA para aperfeiçoar seus modelos, como evidenciado pelo desenvolvimento do modelo Phikon, uma nova abordagem em histologia.

Recentemente, a equipe da Owkin participou de um hackathon de dois dias com especialistas em machine learning e estatística, focando em como adaptar modelos para garantir uma performance adequada em contextos variáveis. O evento resultou em descobertas significativas, como a possibilidade de reduzir o tamanho do conjunto de calibração usando informações mais ricas e técnicas de generalização que funcionam até com dados não rotulados.

1. A calibração é uma solução potencial para o desafio da generalizabilidade.

2. Variações em protocolos de aquisição de dados afetam as distribuições de previsões dos modelos.

3. Análise das amostras pode inferir limiares de decisão específicos para cada centro.

4. O verdadeiro avanço na generalizabilidade exige atenção a todas as variabilidades durante o treinamento.

5. As inovações propostas são essenciais para construir confiança com os clínicos.

A pesquisa no campo da generalizabilidade continua a ser vital para o sucesso dos diagnósticos assistidos por IA. A Owkin está na vanguarda ao investigar como os modelos podem ser calibrados para atender à diversidade dos dados e contextos clínicos. As implicações desse trabalho são profundas, uma vez que resultados confiáveis podem transformar a prática clínica e melhorar a saúde dos pacientes.

Em conclusão, a busca por maior generalizabilidade nos diagnósticos de IA é uma prioridade na Owkin, visando o aumento da confiança dos profissionais de saúde. Ao enfrentar este desafio, a empresa não apenas aprimora sua tecnologia, mas também contribui para um futuro mais confiável na medicina assistida por IA. Para mais atualizações sobre inovações em diagnósticos, recomenda-se assinar a nossa newsletter.

FONTES:

1. Validation of MSIntuit

2. Scaling Self Supervised Learning

3. UBC Ocean Kaggle competition

4. Generalizing to Unseen Domains

5. Domain Generalization in Computational Pathology