Modelos de Inteligência Artificial podem se tornar em breve o principal aliado no combate ao câncer de mama. Cientistas norte-americanos revelaram que algoritmos IA já conseguiram superar os modelos padrões para detecção precoce de tumores nas mamas, indicando seu surgimento até 5 anos antes dos primeiros sinais começarem a aparecer.
O estudo foi publicado na revista Radiology e revela detalhes de como ela é feita e qual a importância desse grande passo na medicina. Confira.
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Pesquisa acompanhou mulheres por cinco anos
De acordo com o estudo, eles alimentaram os algoritmos de Inteligência Artificial com mamografias negativas para câncer de mama de mais de 13,6 mil mulheres. Isso aconteceu em 2016, e nenhuma delas tinha nenhum tipo de diagnóstico oncológico confirmado, nenhum sinal de que poderiam ter câncer de mama.
Elas foram acompanhadas durante cinco anos, até 2021. Nesse período, 4,5 mil dessas mulheres desenvolveram o câncer. E foi a partir desse material que a nova ferramenta de IA foi desenvolvida.
Mesmo com a capacidade de prever esse diagnóstico de câncer de mama com tanta antecedência, superando outros modelos disponíveis, a tecnologia ainda não foi capaz de fornecer dados suficiente para que os cientistas saibam de fato quais são as características que podem aumentar o risco de câncer no tecido mamário.
Para isso, ainda é preciso investir em mais estudos, porém a chance de uma descoberta tão precoce também é muito bem vinda.
Importância do diagnóstico precoce no câncer de mama
Conseguir identificar um câncer de mama em seus estágios iniciais é um passo muito importante. De acordo com o Instituto Oncoguia, 95% dos casos tem possibilidade de cura quando descobertos de forma precoce.
O exame de autopalpação das mamas é importante para detectar qualquer tipo de alteração, como nódulos, pele avermelhada, alterações nos mamilos ou saída de líquidos. Porém, é aconselhável também realizar os exames de mama com frequência.
No Brasil, ele é o segundo tipo de câncer mais comum, de acordo com o Instituto Nacional de Câncer, com 74 mil novos casos a cada ano.
Em relação a entender melhor qual o risco que cada paciente tem para desenvolver o câncer, atualmente é usada a pontuação de risco dentro do modelo de risco do Consórcio de Vigilância do Câncer de Mama (BCSC). Ela envolve entrevistas e relatos da própria paciente com informações pessoais como idade, histórico na família e outros.
Vignesh A. Arasu, radiologista e pesquisador do consórcio Kaiser Permanente, falou em nota sobre a importância de se ter cada vez mais ajuda para o diagnóstico precoce.
“Os modelos de risco clínico dependem da coleta de informações de diferentes fontes, que nem sempre estão disponíveis ou são coletadas. Avanços recentes com a IA nos fornecem a capacidade de extrair centenas a milhares de dados adicionais”
Modelos de Inteligência Artificial são mais eficazes do que o atual modelo padrão
A importância de ferramentas mais poderosas, principalmente utilizando Inteligência Artificial, se torna cada vez mais constatada. Durante essa pesquisa, os cientistas usaram 5 algoritmos de IA diferentes para prever o risco de câncer de mama, sendo que 3 deles já estão até disponíveis comercialmente, o que é uma boa notícia.
Durante a análise dos resultados, eles compararam os escores desse algoritmos com os escores do modelo padrão do Consórcio de Vigilância do Câncer de Mama (BCSC). Todos os 5 algoritmos conseguiram mostrar um desempenho melhor, principalmente conseguindo prever o câncer em um período de 0 a até 5 anos antes dele aparecer.
“Esse forte desempenho preditivo ao longo do período de cinco anos sugere que a IA está identificando tanto os cânceres não rastreados quanto as características do tecido mamário que ajudam a prever o desenvolvimento futuro do câncer. Algo nas mamografias nos permite rastrear o risco de câncer de mama. Esta é a ‘caixa preta’ da IA”
Essa identificação também abre caminho para um estudo mais profundo sobre os biomarcadores ainda desconhecidos, que oferecem esse sinal captado pela ferramenta de que o câncer vai se desenvolver ali.
Fonte: rsna
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