A inteligência artificial aplicada à medicina está revolucionando a detecção precoce do câncer de mama. A equipe do MIT e do Massachusetts General Hospital (MGH) desenvolveu um modelo de deep learning capaz de prever, a partir de uma mamografia, a probabilidade de uma paciente desenvolver câncer de mama em até cinco anos. Este avanço pode transformar a forma como o câncer de mama é detectado e tratado.
O modelo de deep learning
Os pesquisadores treinaram o novo modelo utilizando mamografias e resultados conhecidos de mais de 60.000 pacientes do MGH. Através dessa base de dados extensa, a inteligência artificial aprendeu a identificar padrões sutis no tecido mamário que indicam a futura formação de tumores malignos. Além disso, a Professora Regina Barzilay, sobrevivente de câncer de mama, destacou que o objetivo é permitir que médicos personalizem programas de triagem e prevenção para cada paciente, eliminando diagnósticos tardios.
Importância da personalização no câncer de mama
Atualmente, existe um debate sobre a frequência e a idade ideal para iniciar as triagens de câncer de mama. A American Cancer Society recomenda triagens anuais a partir dos 45 anos. Em contrapartida, a U.S. Preventive Task Force sugere triagens bienais a partir dos 50 anos. Com o novo modelo, é possível personalizar essas recomendações com base no risco individual de cada mulher. Além disso, pode-se utilizar outras modalidades de imagem para aquelas com maior risco.
Resultados promissores
O modelo desenvolvido pelo MIT/MGH mostrou-se significativamente mais eficaz em prever o risco de câncer de mama em comparação com os modelos tradicionais. Ele conseguiu identificar 31% dos pacientes com câncer na categoria de maior risco. Em contraste, os modelos existentes identificam apenas 18%. Portanto, este avanço destaca a precisão e a eficácia do deep learning em aplicações médicas.
Impacto na equidade em saúde
Um aspecto crucial deste desenvolvimento é sua aplicabilidade universal. O modelo é igualmente preciso para mulheres brancas e negras. Assim, aborda um viés comum em modelos anteriores, que foram desenvolvidos predominantemente com dados de populações brancas. Isso é vital, pois mulheres negras têm 42% mais probabilidade de morrer de câncer de mama em comparação com mulheres brancas, muitas vezes devido a diferenças no acesso aos cuidados de saúde e na detecção precoce.
Expansão para outras doenças
Além de prever o câncer de mama, os pesquisadores estão otimistas quanto à aplicação do modelo a outras doenças e condições, como doenças cardiovasculares e outros tipos de câncer. Dessa forma, o objetivo é integrar essas ferramentas avançadas na prática clínica padrão, melhorando a detecção precoce e os desfechos para diversas condições de saúde.
Conclusão
A inovação do MIT e do MGH representa um avanço significativo na detecção precoce do câncer de mama e na personalização dos cuidados de saúde. Com a aplicação de modelos de deep learning, é possível prever com maior precisão o risco individual de desenvolver câncer, permitindo intervenções mais precoces e eficazes. Essa abordagem não só melhora os desfechos clínicos, mas também promove maior equidade na saúde.
Fonte: Instituto de Tecnologia de Massachusetts: MIT News
