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A Inteligência Artificial está deixando sua marca no futuro do tratamento do câncer.
Uma das mais recentes aplicações da tecnologia é dificultar o câncer de mama.
Pesquisadores do Comprehensive Cancer Center da Ohio State University – Arthur G. James Cancer Hospital e Richard J.
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O que é câncer de mama lobular?
O câncer de mama é o câncer mais comum em mulheres e a segunda principal causa de morte por câncer no país.
O câncer de mama lobular, de difícil detecção, mostra que representa 10% e 15% dos diagnósticos de câncer de mama nos EUA.
O câncer de mama lobular é observado na mamografia. Arya Roy, MD, identificou a nuvem na imagem, o que a estimula a recomendar exames adicionais. (Universidade Estadual de Ohio)
Em vez de um grupo de células formadoras de tumor, o câncer lobular cresce em uma longa cadeia de células, de modo que parece um “microclore” nas mamografias. Segundo a OSU, é difícil detectá-lo até que se espalhe para outras partes do corpo.
Essa forma da doença corre o risco de retornar mesmo após 10 anos de câncer do paciente.
“Precisamos de boas ferramentas urgentemente… Pode ser uma possibilidade de que qualquer paciente tenha um risco realmente alto.”
Além disso, 40% das mulheres acima de 40% têm tecido mamário denso, de acordo com a Society of Breast Imaging, o que representa mais um desafio de detecção e risco de câncer de mama.
O câncer lobular invasivo aumentou o tratamento e a resposta ao carcinoma ductal invasivo mais comum, mas os oncologistas ainda seguem as mesmas diretrizes para duas doenças, disse a Dra. Arya Roy, pesquisadora-chefe de câncer de mama da OSUCCC – James.
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“Os testes genéticos que usamos atualmente costumam apresentar resultados claros ou contrastantes para o câncer lobular, o que dificulta o melhor tratamento para os oncologistas”, disse ela em um comunicado à imprensa. “Precisamos de boas ferramentas urgentemente – especialmente para o câncer lobular – pode ser uma possibilidade de que qualquer paciente esteja realmente em alto risco”.
Tecnologia de combate ao câncer
Roy reiterou como é difícil detectar o câncer de mama lobular por meio de exames de imagem.
“Ao mesmo tempo, é muito difícil identificar pacientes que repetem os tratamentos”, disse ela à Fox News Digital. “Então aqui estamos usando técnicas de inteligência artificial para identificar pacientes com risco de retorno desse câncer”.
Arya Roy, médica, que mostra exames de tomografia mamária, está fazendo um tipo de pesquisa sobre o câncer, que muitas vezes passa despercebida em exposições regulares. Ela está usando dados de casos reais de câncer de mama lobular para treinar a inteligência artificial e melhorar a detecção precoce. (Universidade Estadual de Ohio)
Ao combinar modelos de IA com imagens digitais de patologia, os médicos podem detectar biomarcadores e outros indicadores em pacientes com câncer altamente agressivo. Além dos dados clínicos dos pacientes, esses resultados são usados para criar um sistema de pontuação, que avalia a possibilidade de repetição do câncer na próxima década, dizem os pesquisadores.
A ferramenta de IA está atualmente em desenvolvimento, um estudo de fundos em ensaios clínicos e horizonte.
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“Assim que tivermos desenvolvido totalmente esta ferramenta de inteligência artificial, poderemos ajudar-nos a encontrar pacientes com risco de recorrência, podemos usá-la para todos os pacientes com câncer de mama lobular”.
“Se soubermos que o paciente aumentou a chance de retornar esse tipo de câncer em cinco anos, então poderemos manter o paciente sob estreita vigilância.”
O pesquisador do estudo incentiva as mulheres a discutirem com seus médicos que exames de imagem adicionais são apropriados para elas. (Istock)
Os oncologistas também podem usar outras técnicas de imagem para garantir que o câncer não se repita nesses pacientes com alta recuperação. Este novo método baseado em IA “dá esperança a muitos pacientes”.
O oncologista incentiva as mulheres a discutir com seus médicos se exames de imagem adicionais são apropriados.
Limitações potenciais
Harvey Castro, médico de emergência no Texas, não participou do estudo da OSU, mas comentou o que a Fox News descobriu no digital.
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“O Ohio State Study representa um progresso significativo no uso de IA para identificar câncer de mama lobular, o que é uma subdica muito difícil, mas também destaca obstáculos, que ainda mantêm a IA sem comparar o complexo do mundo real.”
Um dos maiores problemas para treinar IA em dados antigos, identificou o médico. “O Medicine Shadam se desenvolve rapidamente, e os algoritmos construídos nas imagens de ontem podem perder os modelos de hoje. Eu chamo isso de desvio temporal.”
“Antes de registrar essas ferramentas, precisamos ter certeza de que elas serão testadas no mundo real, em diferentes populações”.
Castro alertou que muitos sistemas “funcionam muito bem” no laboratório, mas podem cometer erros ao testar em novos hospitais ou na população de pacientes.
“O tecido mamário denso continua sendo o calcanhar de Aquiles da IA”, disse ele. “A mesma densidade que esconde os tumores dos radiologistas também pode confundir os algoritmos, especialmente em raça e idade”.
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A IA não substitui os radiologistas, segundo Castro – em vez disso, eles são redefinidos.
“Mas antes que essas ferramentas registrem os cuidados normais, precisamos ter certeza de que não são apenas dados de laboratório perfeitos, mas também do mundo real, de populações diferentes”.
