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Investigadores da Universidade de Copenhaga desenvolveram uma tecnologia de inteligência artificial capaz de prever com maior precisão o risco de cancro da mama. A IA usa um algoritmo de aprendizado profundo para identificar células danificadas, conhecidas como “células zumbis”, em biópsias de tecido mamário.
O estudo, publicado em The Lancet Saúde Digitaldemonstraram que a IA supera os métodos clínicos atuais na avaliação do risco de doenças. A tecnologia poderá permitir aos médicos melhorar a detecção precoce do cancro, iniciando os tratamentos mais rapidamente.
IA identifica “células zumbis” para prever câncer de mama
- A nova IA foi criada e treinada para identificar células mortas – também conhecidas como “células zumbis” – que poderiam indicar a presença de câncer.
- Essas mortes celulares são causadas pela chamada senescência celular. Nesse processo, as células senescentes param de se dividir, mas podem causar inflamação e gerar tumores.
- Em testes com amostras de tecido mamário de doadores, a nova IA superou o modelo Gail, considerado padrão ouro para avaliação de risco.
- Os cientistas também investigaram a possibilidade de combinar a IA com outros modelos de avaliação, como o próprio Gail.
- A combinação de tecnologias mostrou-se promissora, aumentando em até cinco vezes a capacidade de detectar o risco de cancro da mama em pequenas amostras.
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Quando a IA será usada em hospitais?
O modelo de IA ainda levará alguns anos para ser utilizado em hospitais e clínicas. No entanto, quando implementado, poderá ser aplicado globalmente. A tecnologia utiliza apenas imagens de amostras de tecidos padrão, tornando-a acessível em diferentes sistemas de saúde em todo o mundo.
Segundo o professor Morten Scheibye-Knudsen, a IA permitirá classificar os pacientes de acordo com o risco, melhorando os protocolos de triagem e tratamento. “Os médicos poderão monitorar mais de perto os indivíduos de alto risco, oferecendo mamografias e biópsias frequentes para detectar o câncer mais cedo”, explicou ele ao Xpress Médico.
Além disso, o modelo poderia aliviar a carga sobre as mulheres de baixo risco que, de outra forma, seriam submetidas a exames menos frequentes. Isto melhora a eficiência dos tratamentos e a qualidade de vida dos pacientes, ao mesmo tempo que otimiza a utilização dos recursos médicos.
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