{"id":4373,"date":"2023-09-21T09:56:16","date_gmt":"2023-09-21T12:56:16","guid":{"rendered":"https:\/\/4tuneagencia.digital\/blog\/inteligencia-artificial-metodo-pode-identificar-cancer-antecipadamente-national-geographic-brasil\/"},"modified":"2023-09-21T09:56:16","modified_gmt":"2023-09-21T12:56:16","slug":"inteligencia-artificial-metodo-pode-identificar-cancer-antecipadamente-national-geographic-brasil","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/4tuneagencia.digital\/blog\/inteligencia-artificial-metodo-pode-identificar-cancer-antecipadamente-national-geographic-brasil\/","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia artificial: m\u00e9todo pode identificar c\u00e2ncer antecipadamente – National Geographic Brasil"},"content":{"rendered":"

Raio-X de uma mama. 
Desenvolvido por pesquisadores do Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) e do Massachusetts General Hospital, este novo m\u00e9todo<\/a> de identifica\u00e7\u00e3o antecipadamente de c\u00e2ncer poderia revolucionar o tratamento ao classificar com precis\u00e3o<\/a> 31% de todos os pacientes com c\u00e2ncer<\/a> na categoria de maior risco, em compara\u00e7\u00e3o com 18% para os modelos tradicionais.
Apesar dos cont\u00ednuos avan\u00e7os cient\u00edficos em gen\u00e9tica, o c\u00e2ncer de mama \u00e9 frequentemente diagnosticado muito tarde, levando a tratamentos agressivos com resultados nem sempre positivos. A identifica\u00e7\u00e3o precoce de pacientes de risco a partir deste novo modelo de aprendizado profundo torna-se vital para detectar em uma mamografia se o paciente desenvolver\u00e1 c\u00e2ncer no futuro.
Usando mamografias e resultados de mais de 60 mil pacientes, os pesquisadores foram capazes de desenvolver uma s\u00e9rie de algoritmos que aprendem os padr\u00f5es sutis no tecido mam\u00e1rio que s\u00e3o precursores de um tumor maligno.
Esta descoberta tamb\u00e9m permite personalizar o tratamento e o acompanhamento necess\u00e1rio para cada paciente, j\u00e1 que o debate sobre quando fazer a triagem permanece em aberto. Enquanto a Sociedade Americana do C\u00e2ncer recomenda a triagem todos os anos a partir dos 45 anos, a For\u00e7a Tarefa Preventiva dos EUA, por exemplo, recomenda a triagem bianual a partir dos 50 anos.
“Em vez de adotar uma abordagem de tamanho \u00fanico, podemos personalizar a triagem para o risco de uma mulher desenvolver c\u00e2ncer”, explica Barzilay, autor principal do artigo sobre o projeto, em um comunicado do CSAIL. “Por exemplo, um m\u00e9dico poderia recomendar exames complementares de resson\u00e2ncia magn\u00e9tica para mulheres em alto risco, conforme avaliado pelo modelo.
Idade, hist\u00f3ria familiar de c\u00e2ncer de mama e de ov\u00e1rio, densidade mam\u00e1ria, fatores hormonais e reprodutivos t\u00eam sido at\u00e9 agora os agentes nos quais os modelos de risco t\u00eam se baseado.
“No entanto, a maioria desses marcadores est\u00e1 pouco associada ao c\u00e2ncer de mama”, dizem os autores da pesquisa. “Como resultado, mesmo ap\u00f3s d\u00e9cadas de desenvolvimento, estes modelos ainda n\u00e3o s\u00e3o muito precisos a n\u00edvel individual, e a maioria das organiza\u00e7\u00f5es ainda sente que os programas de triagem baseados no risco n\u00e3o s\u00e3o vi\u00e1veis, dadas estas limita\u00e7\u00f5es.
Portanto, em vez de detectar manualmente padr\u00f5es individuais, este modelo de aprendizado profundo baseado em intelig\u00eancia artificial induz padr\u00f5es a partir de dados. Treinado em mais de 90 mil mamografias, este modelo detecta padr\u00f5es t\u00e3o sutis que seriam imposs\u00edveis de reconhecer com o olho humano.
“Desde os anos 1960, os radiologistas t\u00eam notado que as mulheres t\u00eam padr\u00f5es \u00fanicos e muito variados de tecido mam\u00e1rio vis\u00edvel na mamografia”, informa o comunicado do CSAIL.
“Estes padr\u00f5es podem representar a influ\u00eancia da gen\u00e9tica, horm\u00f4nios, gravidez, lacta\u00e7\u00e3o, dieta, perda e ganho de peso. Agora podemos aproveitar estas informa\u00e7\u00f5es detalhadas para sermos mais precisos em nossa avalia\u00e7\u00e3o de risco a n\u00edvel individual da mulher”, acrescenta o comunicado.
Al\u00e9m do n\u00edvel individual, este projeto \u00e9 tamb\u00e9m um passo muito importante para as diferen\u00e7as raciais, j\u00e1 que este modelo \u00e9 igualmente eficaz em mulheres negras e brancas, o que n\u00e3o tem sido o caso dos modelos anteriores at\u00e9 agora. “Isto \u00e9 especialmente importante para as mulheres afro-americanas, que t\u00eam 43% mais probabilidade de morrer de c\u00e2ncer de mama do que as mulheres brancas”, afirma o estudo.
Ansiosos para aplicar este modelo a outras doen\u00e7as, os pesquisadores continuam a estudar este m\u00e9todo em profundidade, na esperan\u00e7a de que ele possa um dia “permitir que os cl\u00ednicos usem mamografias para ver se as pacientes correm maior risco de outros problemas de sa\u00fade, tais como doen\u00e7as cardiovasculares ou outros tipos de c\u00e2ncer”.<\/p>\n

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