Tecnologia busca prever risco de câncer de mama!
A inteligência artificial é a nova tendência da medicina, e agora uma nova pesquisa sugere que ela pode ajudar os médicos a prever melhor o risco de câncer de mama.
O estudo é o mais recente a explorar o papel potencial da inteligência artificial (IA) na medicina.
Normalmente, funciona da seguinte maneira: os pesquisadores desenvolvem um algoritmo usando “aprendizado profundo” – em que o sistema do computador imita as redes neurais do cérebro. É exposto a um grande número de imagens – amostras de tumores, por exemplo – e ensina-se a reconhecer as principais características.
Estudos até agora sugerem que os computadores podem superar os humanos quando se trata de diagnosticar certos tumores. Um deles descobriu que um algoritmo é mais capaz de distinguir as células inofensivas do câncer de pele melanoma, quando comparado a um grupo de dermatologistas.
Câncer de mama e a Inteligência Artificial
No novo estudo, os pesquisadores aplicaram uma variação do mesmo princípio ao câncer de mama. A esperança final é poder adaptar o rastreio do cancro da mama a mulheres individuais, disse o pesquisador e chefe dos estudos realizados no Massachusetts Institute of Technology, o Dr Adam Yala.
“Se você sabe que uma mulher está em alto risco, talvez ela possa ser examinada com mais frequência ou ser examinada usando ressonância magnética”, explicou Yala.
Tal como está, os médicos já consideram alguns fatores para obter uma noção do risco de câncer de mama de uma mulher. A história da família é importante, por exemplo. Mulheres com uma mãe ou irmã diagnosticada com a doença, especialmente em uma idade mais jovem, têm um risco maior que a média.
Para tentar construir um modelo melhor, sua equipe expôs um sistema de aprendizagem profunda a mais de 70.000 imagens de mamografia digital de mulheres que haviam passado por exames em um centro médico.
A partir daí, os pesquisadores desenvolveram dois modelos de aprendizagem profunda: um que usava apenas as informações da mamografia e um modelo “híbrido” que também incluía fatores tradicionais, como idade e histórico familiar, e densidade mamária da mulher. (Mulheres com seios densos geralmente têm um risco maior de câncer do que aquelas cujos seios têm mais tecido adiposo.)
A equipe de Yala testou a precisão dos dois modelos em comparação com uma ferramenta padrão que os médicos usam, chamada de modelo Tyrer-Cuzick. Ele estima o risco de uma mulher desenvolver câncer de mama com base em fatores de risco tradicionais e densidade mamária.
Para essa fase de teste, os pesquisadores usaram mais 8,700 imagens de mamografia. Pouco mais de 3% dessas imagens foram seguidas por um diagnóstico de câncer de mama nos próximos cinco anos.
No geral, o estudo constatou que ambos os modelos de aprendizagem profunda foram melhores do que a abordagem padrão para identificar mulheres com alto risco de desenvolver câncer de mama. Mas a versão híbrida foi mais precisa.
Colocou quase um terço das mulheres que desenvolveram câncer de mama na categoria de risco de 10%. Em contraste, o modelo padrão colocou 18% dessas mulheres entre as 10%.
Os resultados foram publicados em 7 de maio na revista Radiology. No futuro previsível, a Inteligência Artificial servirá como “assistente de um radiologista” – ajudando a melhorar a eficiência e atento a “erros e inconsistências”.
