Os avanços da inteligência artificial no diagnóstico de câncer

julho 20, 2024
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Os avanços da inteligência artificial no diagnóstico de câncer


*Por Dr. Luiz Henrique Araújo, oncologista do Complexo Hospitalar de Niterói (CHN) e Hospital São Lucas Copacabana, que fazem parte da Dasa
A inteligência artificial (IA) é uma nova realidade na rotina dos oncologistas e centros especializados de todo o país e transforma a forma como os profissionais conduzem a saúde. Diversos aspectos dessa tecnologia são necessários ao longo da trajetória do paciente, mas seus benefícios têm sido percebidos, sobretudo, na detecção precoce de tumores e na análise de possíveis mutações genéticas, principalmente aquelas relacionadas ao câncer de mama, pulmão ou cérebro.

A redução do tempo necessário para detectar um possível tumor é um dos principais benefícios da IA ​​para o diagnóstico precoce do câncer. Ao analisar resultados de tomografia e radiografia de tórax, por exemplo, a tecnologia reduz o ruído da imagem e avalia nódulos suspeitos com eficiência — em até 40% menos tempo —, o que reduz a espera dentro do aparelho e o número de resultados considerados falso-positivos. Nesse cenário, a IA também otimiza o diagnóstico e impacta positivamente no desfecho clínico, favorecendo o tratamento adequado.

Médico analisando um exame de raio-X
A IA pode até ajudar na análise de raios X (Imagem: H_Ko/Shutterstock)

Outra forma frequente de utilização da inteligência artificial que reduz o tempo de avaliação de uma possível condição de câncer é por meio de ferramentas de processamento de linguagem natural (PNL). Ele identifica pacientes com achados importantes em exames de imagem após leitura automática de laudos médicos, que podem considerar diversos exames em um curto espaço de tempo. Essa varredura se baseia na busca por palavras que sugiram a presença da doença ou alto risco em determinado paciente.

Em alguns centros especializados e integrados, caso seja detectada a possibilidade de câncer em um exame, a equipe diagnóstica é responsável por entrar em contato com o médico prescritor e, se necessário, auxiliar na orientação do paciente para início do tratamento. Em média, as informações identificadas por meio da tecnologia NPL são capazes de mobilizar o médico prescritor e agilizar os próximos passos no atendimento de um paciente com câncer após sete dias. Quando ele não é alertado, o tempo varia em torno de 17 dias.

A IA tem diferentes aplicações na medicina que podem otimizar o setor (Imagem: Shutterstock/LALAKA)

Um grande ganho na atuação da inteligência artificial vem ocorrendo em relação às mutações genéticas, focadas principalmente na análise de fatores de risco e no perfil de expressão genética de diferentes tipos de tumor, em que a IA é responsável por avaliar trechos do DNA do paciente. paciente em quem um tipo específico de câncer depende para se desenvolver ou se espalhar de forma mais eficaz. Atualmente, também existem pesquisas focadas na análise de proteínas e fragmentos de DNA de amostras de sangue, com o objetivo de rastrear alguns tipos de tumores já em desenvolvimento, como os tumores de ovário.

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É importante ressaltar que, em qualquer uma das aplicações de IA, a confirmação final da presença ou ausência de tumor em um paciente ainda deverá ser definida por meio da análise final de um médico, que utilizará as informações fornecidas pelo tecnologia como guia para suas avaliações. . Vale destacar, no entanto, que as contribuições da IA ​​para o estabelecimento de fluxos de tomada de decisão mais rápidos e a escolha de abordagens cada vez mais personalizadas são inegáveis ​​e contribuem diretamente para a criação de uma linha de cuidado mais eficaz na identificação e tratamento do câncer. no Brasil e um novo rumo na rotina da oncologia.





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