A inteligência artificial (IA) é um ramo de pesquisa da ciência de computação que está revolucionando vários setores, agora inclusive o de diagnóstico de câncer de mama. Pesquisadores norte-americanos desenvolveram um modelo de aprendizagem profunda (DL), utilizando a técnica de machine learning, para avaliar tecido mamário denso.
O novo modelo pode avaliar o risco de desenvolvimento de câncer de mama com até cinco anos de antecedência com base em uma imagem de mamografia. Estudo foi publicado na American Journal of Roentgenology e feito por pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) e do Massachusetts General Hospital.
Este modelo pode representar um grande avanço para a detecção precoce do câncer de mama, que é muito importante para conseguir tratar a doença e viver mais e melhor. Segundo a pesquisa realizada com essa nova ferramenta, ela ajuda a investigar o risco de câncer de mama de forma individualizada.
Como o estudo sobre novo modelo foi realizado?
Primeiro, os pesquisadores reuniram 1.656 imagens consecutivas de mamografia da mama de exames de rastreamento realizados em 1.183 mulheres com alto risco de tumor. Exames haviam sido feitos entre janeiro de 2011 e junho de 2013.
Com estes dados, a equipe de pesquisadores treinou um modelo de aprendizagem profunda para deduzir os padrões diretamente dos dados.
Como essa nova tecnologia funciona?
A plataforma desenvolvida utiliza a técnica de machine learning e foi treinada utilizando milhares de mamogramas digitais, de tal forma que o algoritmo possa aprender a diferenciar os tecidos mamários em quatro diagnósticos: gordurosas, dispersas, heterogêneas e densas.
Umas das autoras do estudo, Constance Lehman, explica que desde os anos 1960, os radiologistas notam que as mulheres têm padrões únicos e amplamente variáveis de tecido mamário na mamograma. “Esses padrões podem representar a influência da genética, hormônios, gravidez, lactação, dieta, perda e ganho de peso. Agora podemos alavancar essas informações detalhadas para sermos mais precisos em nossa avaliação de risco”, diz Constance.
A ferramenta previu 31% dos casos de pacientes de alto risco, o que é uma melhora significativa na prevenção da doença, uma vez que as técnicas tradicionais anteriores podiam prever apenas 18% desses casos.
Esses resultados oferecem dados preliminares promissores sobre o potencial dos modelos de avaliação de risco baseados em imagem para dar suporte a um atendimento mais personalizado.
A professora do MIT, Regina Barzilay, também sobrevivente do câncer de mama, afirma que “a esperança é que sistemas como esses permitam que os médicos personalizem os programas de rastreamento e prevenção em nível individual, tornando o diagnóstico tardio uma relíquia do passado”.
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