Modelo de IA pode melhorar a remoção de tumores durante as cirurgias ao cancro da mama - estudo

© Reuters Modelo de IA pode melhorar a remoção de tumores durante as cirurgias ao cancro da mama - estudo

Investigadores norte-americanos afirmam ter desenvolvido um novo modelo de Inteligência Artificial (IA) capaz de prever se o tecido canceroso foi totalmente removido durante as cirurgias ao cancro da mama.

Segundo os investigadores, este modelo pode aumentar as hipóteses de remover todas as células cancerígenas e evitar que as pacientes tenham de se submeter a múltiplas intervenções.

Um processo mais rápido para os doentes

Isso evitaria a necessidade de trazer pacientes de volta para uma segunda ou terceira cirurgia.

Kristalyn Gallagher Professor Associado da UNC

Depois de um cirurgião remover um tumor canceroso e uma pequena quantidade de tecido saudável à volta do cancro, o tecido é analisado com uma mamografia e por especialistas.

Um patologista irá verificar se as células cancerosas permanecem presentes na borda do tecido removido para determinar se existe a possibilidade de o tecido canceroso permanecer na mama.

Mas os testes do patologista podem demorar até uma semana, de acordo com os autores do estudo da Universidade da Carolina do Norte (UNC).

"Alguns cancros podem ser sentidos e vistos, mas não podemos ver as células cancerosas microscópicas que podem estar presentes na borda do tecido removido. Outros cancros são completamente microscópicos", afirmou a autora sénior Kristalyn Gallagher, professora associada da UNC.

"Esta ferramenta de IA permitir-nos-ia analisar com maior precisão os tumores removidos cirurgicamente em tempo real e aumentar a probabilidade de todas as células cancerígenas serem removidas durante a cirurgia. Isto evitaria a necessidade de trazer os pacientes de volta para uma segunda ou terceira cirurgia", acrescentou num comunicado.

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O modelo de IA teve um desempenho tão bom como o dos humanos

O modelo de IA dos investigadores funciona ao ser treinado com uma grande quantidade de dados - neste caso, centenas de imagens de mamografias e relatórios de patologistas correspondentes.

Eventualmente, o modelo foi capaz de diferenciar as margens positivas das negativas nas imagens. Acabou por ser tão eficiente como os humanos "se não melhor", afirmaram os investigadores.

Os resultados foram publicados na revista Annals of Surgical Oncology.

"É como colocar uma camada extra de apoio em hospitais que talvez não tenham essa experiência prontamente disponível", disse Shawn Gomez, coautor e professor de engenharia biomédica e farmacologia.

"Em vez de terem de fazer uma estimativa, os cirurgiões podem ter o apoio de um modelo treinado em centenas ou milhares de imagens e obter feedback imediato sobre a sua cirurgia para tomarem uma decisão mais informada", acrescentou.

De acordo com a Cancer Research UK, a maior parte do tratamento do cancro da mama começa com uma cirurgia.

São necessários mais ensaios antes de o modelo poder ser utilizado "clinicamente" mas, depois disso, poderá ser útil para os hospitais com menos recursos, afirmaram os investigadores.