Pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT, na sigla em inglês), desenvolveram algoritmos que podem prever a doença com base em imagens. Segundo a OMS (Organização Mundial da Saúde), 2,3 milhões de mulheres foram diagnosticadas com câncer (ou cancro) de mama em 2020.
Para o Dr. Denis Lacombe, CEO da EORTC (Organização Europeia de Pesquisa e Tratamento do Câncer, na sigla em inglês), a luta contra o câncer precisa do apoio de big data. “O câncer é complexo. Não só pode surgir em mais de 200 doenças distintas, mas também pode se manifestar de forma diferente em cada pessoa e estágio”, explica.
Lacombe defende que big data e a inteligência artificial podem transformar a forma como lidamos com o câncer, reduzindo a incerteza e personalizando o tratamento. “Encontrar o tratamento mais adequado para uma pessoa exige precisão nas pesquisas e direcionamentos. Os estudos clínicos precisam trazer evidências robustas em todos esses conjuntos de dados diferentes para mudar a prática”, afirma.
Segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS), 2,3 milhões de mulheres foram diagnosticadas com câncer de mama em 2020. “A doença, como muitos outros cânceres, é extremamente diversa, com vários tipos de tumor”, explica o especialista. “A colaboração entre a experiência humana e os algoritmos é vital para ajudar a acelerar os cuidados, com novas terapias, tratamentos e melhores resultados para os pacientes.”
Pesquisadores da Clínica Jameel, do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT, na sigla em inglês), têm trabalhado em um modelo de aprendizado profundo baseado em mamografias para ajudar a prever o câncer de mama mais cedo. Batizado de Mirai, o sistema usa um algoritmo de inteligência artificial que analisa imagens de radiologia.
Os pesquisadores disseram que o modelo Mirai é significativamente mais preciso do que os métodos anteriores e pode identificar grupos de alto risco em todos os três conjuntos de dados. A pesquisa publicada na “Science Translational Medicine” revela que o sistema Mirai identificou quase duas vezes mais diagnósticos futuros de câncer do que o modelo Tyrer-Cuzick, o padrão actual.
No estudo, o modelo Mirai foi mais preciso em pacientes de diferentes faixas etárias, categorias de densidade mamária e grupos raciais, frequentemente prejudicados por algoritmos de aprendizado de máquina.
Adam Yala, da Clínica Jameel, MIT, disse que o panorama geral para os pacientes com o modelo Mirai são os melhores. “Nosso objectivo é detectar todos os tipos de câncer o mais cedo possível, quando for mais curável e exigir o tratamento menos agressivo.”
Ao contrário da maioria dos modelos de inteligência artificial para o câncer de mama, o Mirai foi projetado para prever se e quando um paciente desenvolverá câncer nos próximos cinco anos. “O sistema pode prever o câncer no futuro, permitindo personalizar o rastreamento do paciente. Para o médio e longo prazo, estou animado com o potencial do Mirai em recomendar pacientes para exames complementares, como uma ressonância magnética, que pode identificar cânceres não visíveis em uma mamografia”, acrescentou Yala.
O Mirai está sendo implementado no Massachusetts General Hospital, e os pesquisadores estão trabalhando para fazer os estudos clínicos prospectivos da tecnologia.
