Inteligência artificial se torna aliada para identificação precoce do câncer de mama

A inteligência artificial (IA) é constituída por programas de computador ou algoritmos que usam dados para tomar decisões ou fazer previsões. Para construir um algoritmo, os cientistas podem criar um conjunto de regras ou instruções para o computador seguir para que consiga analisar os dados e tomar uma decisão. Os algoritmos de aprendizado de máquina podem captar padrões que não são facilmente discerníveis ao olho humano ou ao cérebro. Esses algoritmos são expostos a novos dados, o que faz com que sua capacidade de aprender e interpretar as informações evolua.

Uma das utilizações do aprendizado profundo, um dos modelos de aprendizado de máquina e que se refere-se a algoritmos que classificam informações de maneiras muito parecidas com o cérebro humano, foi aplicada recentemente em aplicativos de imagem sobre o câncer. As ferramentas de aprendizado profundo usam “redes neurais artificiais” que imitam como nossas células cerebrais absorvem, processam e reagem aos sinais do resto do corpo.

Pesquisa sobre IA para imagens de câncer

Os médicos usam exames de imagem do câncer para responder a uma série de perguntas, como: é câncer ou um nódulo inofensivo? Se é câncer, quão rápido está crescendo? Como você o espalha? Está crescendo novamente após o tratamento? Estudos sugerem que a IA tem o potencial de melhorar a velocidade, precisão e confiabilidade com que os médicos respondem a essas perguntas.

A inteligência artificial pode automatizar avaliações e tarefas que os humanos atualmente podem fazer, mas leva muito tempo. Depois que a IA fornece um resultado, um radiologista simplesmente precisa revisar o que a tecnologia fez, ou seja, se fez a avaliação correta. De acordo com Para Arie Halpern, especialista em tecnologias disruptivas, “espera-se que a automação economize tempo e custos. Além disso, a IA pode tornar a interpretação de imagens – uma tarefa altamente subjetiva – mais direta e confiável”.

Tarefas complexas, que dependem de um humano fazendo uma interpretação de uma imagem – como um radiologista, um dermatologista ou um patologista – é onde vemos enormes avanços sendo feitos com aprendizado profundo.

Mas o que os cientistas estão mais empolgados é o potencial da IA ​​para ir além do que os humanos podem fazer atualmente. A IA pode “ver” coisas que nós humanos não podemos e pode encontrar padrões e relacionamentos complexos entre tipos muito diferentes de dados.

A IA é ótima para fazer isso – ir além do desempenho humano para muitas tarefas. Mas, neste caso, muitas vezes não está claro como a inteligência artificial chega à sua conclusão, por isso é difícil para médicos e pesquisadores verificarem se a ferramenta está funcionando corretamente.

Encontrar o câncer precocemente

Testes como mamografias e exames de Papanicolau são usados ​​para verificar regularmente possíveis sinais de câncer ou células pré-cancerosas que podem se transformar em câncer. O objetivo é detectar e tratar o câncer precocemente, antes que ele se espalhe, ou mesmo antes de se formar.

Os cientistas desenvolveram ferramentas de IA para auxiliar nos testes de triagem para vários tipos de câncer, incluindo o câncer de mama. Programas de computador baseados em inteligência artificial têm sido usados ​​para ajudar médicos a interpretar mamografias por mais de 20 anos, mas a pesquisa nessa área está evoluindo rapidamente.

Um grupo de pesquisadores norte-americanos criou um algoritmo de IA que pode ajudar a determinar com que frequência alguém deve ser rastreado para câncer de mama. O modelo usa imagens de mamografia de uma pessoa para prever seu risco de desenvolver câncer de mama nos próximos 5 anos. Em vários testes, o modelo foi mais preciso do que as ferramentas atuais usadas para prever o risco de câncer de mama.

Os pesquisadores construíram e testaram um algoritmo de aprendizado profundo que pode identificar lesões precursoras do colo do útero que devem ser removidas ou tratadas. Em alguns locais de poucos recursos, os profissionais de saúde fazem a triagem de pré-câncer do colo do útero inspecionando o órgão com uma pequena câmera. Embora este método seja simples e sustentável, não é muito preciso.

Para o câncer de cólon, várias ferramentas de inteligência artificial demonstraram em ensaios clínicos melhorar a detecção de tumores pré-cancerosos chamados adenomas. No entanto, como apenas uma pequena porcentagem de adenomas se transforma em câncer, alguns especialistas estão preocupados que essas ferramentas de IA possam levar a tratamentos desnecessários e testes extras para muitos pacientes.