Como a IA está ajudando a melhorar o diagnóstico do câncer de mama
O câncer de mama é o mais comum entre as mulheres no Brasil e a rapidez da sua detecção é o primeiro passo para o diagnóstico e o sucesso do tratamento. O exame mais indicado para esse fim é a mamografia, especialmente quando não há sintomas.
Como esse tipo de câncer é a doença com a maior evolução no tratamento medicamentoso e cirúrgico, o desenvolvimento de novas tecnologias que confiram velocidade ao diagnóstico é constante. Hoje, a proposta que mais se destaca é o uso da Inteligência Artificial (IA).
Para emplacar seus modelos na oncologia, a IA ainda precisa se consolidar como ferramenta de precisão, mas as evidências científicas disponíveis no momento já colocam a identificação e estratificação do câncer de mama como a sua maior aplicação na vida real.
IA até nas mamas?
A OMS (Organização Mundial da Saúde) define a IA como uma área da ciência da computação que se dedica à simulação da inteligência por meio de máquinas que trabalham e reagem como humanos. Tal habilidade é obtida por meio de algoritmos, ou seja, uma sequência de instruções e operações para a resolução de problemas e a execução de tarefas.
No campo da oncologia, o investimento em modelos de algoritmos para treinamento da IA (machine learning), hardwares e o acesso a grandes volumes de informações (imagens, dados genômicos e clínicos) permitiu o desenvolvimento de novas ferramentas.
A partir daí, a IA se tornou capaz de entender e prever mecanismos biológicos, descobrir e aproveitar padrões de informações clínicas para aprimorar não só diagnósticos, mas também tratamentos e decisões médicas.
A fase atual da evolução desses algoritmos permite que eles desvendem imagens e dados que detectam padrões complexos - como tumores em fase inicial - que podem passar despercebidos pela avaliação humana.
Alexandre Chiavegatto Filho, professor de IA na FSP-USP
Poupa tempo
Essa possibilidade de detectar o câncer antes de que ele se manifeste é considerada a cereja do bolo das oportunidades que a IA tem oferecido. Economizar tempo, nesse cenário, resultaria em tratamentos menos invasivos e mais acertados.
Um exemplo disso é a tecnologia desenvolvida pela startup Huna, que identifica a probabilidade de ter um tumor a partir de exames de sangue de rotina. "Ao antecipar em até 16 semanas o diagnóstico, a chance de detecção precoce aumenta em até três vezes e permite a busca ativa das pacientes", fala Daniella Castro Araújo, diretora de tecnologia da empresa.
Já a Linda Lifetech usa a termografia - um mapa térmico - integrada à IA que revela padrões suspeitos na mama. Um de seus sócios, Rodrigo Victorio, diz que ela pode se tornar a primeira triagem feita no consultório médico, oferecendo dados de quem realmente precisará de maior monitoramento dali para frente.
As muitas possibilidades da IA
Para além da possível detecção precoce de tumores por meio da melhoria das imagens e da precisão de suas interpretações, a IA têm-se demonstrado relevante de outras formas. Veja algumas delas:
- Redução de resultados falsos positivos/negativos, proporcionando exatidão dos resultados e reduzindo erros e seus efeitos psicológicos na jornada da (os) pacientes.
- Avaliação de risco personalizado a partir do cruzamento de dados do histórico de saúde, riscos pessoais, além da interpretação de exames genéticos que ajudam a traçar plano de acompanhamento do paciente.
- Apoio para a tomada de decisão entre radiologistas com dados que funcionam como uma segunda opinião em casos complexos, o que também reduz o tempo de trabalho.
- Análises de biópsias por meio da classificação de células e tecidos, aprimorando a identificação, por parte dos patologistas, do comportamento das células (benignidade e malignidade), além da descoberta de subtipos moleculares de câncer que podem melhor direcionar o tratamento.
IA explicável para todos
Apesar de o uso da IA na saúde já alcançar os 30%, Cristiano Teodoro Russo, especialista em transformação digital, tecnologia e inovação em saúde da PUCPR, afirma que ainda é preciso mais tempo para que os médicos entendam melhor essas ferramentas e para que elas se provem eficientes, seguras e relevantes.
Outro desafio é fazer que a IA perca a fama de caixa preta, garantindo a qualidade, a origem e a representatividade populacional dos dados usados para treinar as máquinas, a privacidade dos pacientes, além de transparência dos parâmetros usados para chegar ao diagnóstico (IA explicável).
O vice-presidente da área médica da Dasa, Leonardo Vedolin, afirma que tudo isso revela a urgente necessidade de uma discussão mais madura sobre riscos e segurança para a incorporação da IA.
Assim como outras tecnologias, ela pode trazer benefícios e não deve ser combatida por medo do eventual prejuízo que possa causar.
Leonardo Vedolin
Futuro promissor
Enquanto isso, o INCA (Instituto Nacional de Câncer), encarregado da pesquisa, prevenção e vigilância para o controle do câncer no Brasil, já incorporou a tecnologia em um estudo envolvendo o tumor de ovário. A proposta diz respeito a possíveis respostas à quimioterapia e pode ser adaptada à mama.
Quem dirige esse trabalho é Mariana Boroni, chefe do Laboratório de Bioinformática e Biologia Computacional da instituição. Ela declara que as possibilidades são infinitas com a IA e prevê que, no futuro, o foco será a prevenção da doença e não o seu tratamento.
"A colaboração intensa de diferentes profissionais permitirá, cada vez mais, que os algoritmos combinem dados antes inacessíveis para nós. E será a partir desse conjunto de informações precisas que todas as decisões serão tomadas", acrescenta a pesquisadora.
Mais tempo para o cuidado
A mamografia é hoje considerada o exame padrão ouro por ser o mais preciso para o diagnóstico precoce (rastreamento) do câncer de mama, e é indicado para a população em geral, a partir dos 40 anos e até 74 anos ou mais, a depender da expectativa de vida da mulher.
- Essa recomendação é a das sociedades médicas (Febrasgo, SBM, CBR*), mas o Ministério da Saúde sugere o rastreamento bienal entre os 50 anos e 69 anos.
- Em casos especiais, como quando há histórico familiar, o teste pode ser útil até mais cedo.
Embora seja o teste de referência, a mamografia tem suas limitações. São exemplos a efetividade reduzida em identificar câncer em mulheres com idade inferior a 40 anos, bem como a menor sensibilidade a tumores menores que 1 mm. Assim, a IA tem o potencial de aumentar a eficácia do exame, beneficiando um maior número de pessoas.
A ginecologista Uianê Azevedo, especialista em mamografia e ultrassom do MEJC-UFRN/Ebserh vê o uso da IA com entusiasmo: "Como o diagnóstico se dá em várias etapas, a tecnologia poderá acelerar esse processo e ainda dará maior espaço para que os médicos se dediquem à qualidade no cuidado da (o) paciente", conclui.
Fontes: Alexandre Chiavegatto Filho, professor de IA da FSP-USP (Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo); Cristiano Teodoro Russo, especialista em transformação digital, tecnologia e inovação na saúde, é professor do curso de Medicina na PUCPR-Londrina (Pontifícia Universidade Católica do Paraná), palestrante e apresentador do programa MOVE na TV Tarobá/Band-PR; Daniella Castro Araújo, engenheira e doutora em Ciências da Computação pela UFMG (Universidade Federal de Minas Gerais), é diretora de tecnologia da Huna; Leonardo Vedolin, médico e vice-presidente da Área Médica da Dasa; Mariana Boroni, pesquisadora do INCA (Instituto Nacional de Câncer), tem doutorado em Bioinformática e lidera o Laboratório de Bioinformática e Biologia Computacional da instituição; Rodrigo Victorio, country manager da Linda Lifetech Brasil e um dos sócios da Linda global; Uianê Azevedo, médica ginecologista e obstetra da MEJC-UFRN/Ebserh (Maternidade Escola Januário Cicco da Universidade Federal do Rio Grande do Norte, que integra a Empresa Brasileira de Serviços Hospitalares), especialista em mamografia e ultrassom pelo CBR (Colégio Brasileiro de Radiologia e Diagnóstico por Imagem), responsável técnica e fundadora do Grupo Reviver, integra ainda a Liga Norte-Rio-Grandense contra o câncer e o corpo clínico da Clínica de Oncologia e Mastologia de Natal.
*Febrasgo (Federação Brasileira das Associações de Ginecologia e Obstetrícia); SBM (Sociedade Brasileira de Mastologia); CBR (Colégio Brasileiro de Radiologia e Diagnóstico por Imagem).
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