Uma equipe de pesquisadores ingleses desenvolveu um modelo de inteligência artificial (IA) que pode identificar câncer de pulmão com precisão, acelerando o diagnóstico da doença e o tratamento dos pacientes.
Segundo a Organização Mundial da Saúde, o câncer é uma das principais causas de morte em todo o mundo. A doença foi responsável por 10 milhões de mortes em 2020 – e, em 18% destes casos, o tumor afetava o pulmão.
A detecção precoce aumenta consideravelmente a expectativa de vida – até a chance de cura – do paciente. Por isso, cientistas tentam otimizar a identificação de nódulos cancerígenos com modelos computacionais que ajudem os médicos.
Os pesquisadores ingleses treinaram o novo modelo usando tomografias computadorizadas de 500 pacientes com grandes nódulos pulmonares. Para determinar se ele poderia identificar os nódulos cancerígenos com precisão, usaram uma métrica chamada curva AUC.
Trata-se de um método para avaliar a eficácia de um modelo de machine learning. A métrica varia de 0 a 1, e quanto maior o valor, melhor. Uma AUC de 1 indicaria um modelo perfeito; uma AUC de 0,5 apontaria que o modelo está adivinhando aleatoriamente quais são os nódulos problemáticos.
Os resultados mostraram que a IA pode identificar o risco de câncer de cada nódulo com uma AUC de 0,87. Este é um desempenho melhor do que outros modelos que já estão em uso, como o Brock score – um teste com AUC de 0,67 que calcula a probabilidade de câncer para nódulos que aparecem em tomografia computadorizada. Outro teste, chamado Herder score, teve uma AUC de 0,83.
A nova ferramenta está em estágio inicial de desenvolvimento, e mais testes serão feitos antes que ela se torne uma realidade clínica. Mas os resultados iniciais são promissores, segundo os pesquisadores. “Nosso modelo parece identificar grandes nódulos pulmonares cancerígenos com precisão”, disse Benjamin Hunter, oncologista que participou da pesquisa, ao jornal The Guardian.
Os responsáveis pela ferramenta são especialistas da Fundação Royal Marsden, do Instituto de Pesquisa do Câncer de Londres e do Imperial College London. O estudo foi publicado na revista científica eBioMedicine.
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