
Esta IA detecta tumores no pulmão que médicos não conseguem
Um novo sistema de IA chamado iSeg está revolucionando a oncologia de radiação. Treinada com exames de hospitais, ela detecta automaticamente tumores de pulmão em 3D enquanto eles se movem com a respiração. A ferramenta auxiliou médicos especialistas, sinalizando áreas de câncer que alguns não detectaram e acelerando os planos de tratamento.
Na radioterapia, os oncologistas devem mapear o tamanho e a localização do tumor antes de aplicar radiação, para destruir células cancerígenas e preservar o tecido saudável. Entretanto, esse processo manual de segmentação do tumor pode levar muito tempo.
Então, cientistas da Northwestern Medicine, em Chicago (EUA), criaram o iSeg, uma inteligência artificial que descobre com precisão tumores de pulmão em tomografias computadorizadas. Diferentemente de ferramentas prévias, que focavam em imagens estáticas, essa é a primeira a segmentar tumores conforme a movimentação, usando aprendizado profundo 3D.
“O objetivo desta tecnologia é dar aos nossos médicos melhores ferramentas”, disse o Dr. Mohamed Abazeed, autor do estudo e professor de oncologia de radiação na Universidade Northwestern.
Os cientistas treinaram o iSeg com tomografias computadorizadas e contornos de tumores desenhados por médicos de nove clínicas, a fim de expandir os dados. Após o treinamento, a IA passou por testes em exames inéditos, correspondendo aos contornos de especialistas em diferentes hospitais. Além disso, sinalizou áreas que alguns médicos não notaram, associadas a piores resultados se sem tratamento.
Agora, a equipe de pesquisa está testando o iSeg em ambientes clínicos, comparando seu desempenho com o de médicos. Eles também estão integrando recursos como, por exemplo, feedback do usuário, além de trabalhar para expandir a tecnologia para outros tipos de tumores. A equipe ainda planeja adaptar a IA a outros métodos de imagem, como ressonância magnética e tomografia por emissão de pósitrons.
Troy Teo, coautor e instrutor de radio-oncologia na Feinberg, acredita que “a implantação clínica poderá ser possível dentro de alguns anos”.