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    Inteligência artificial é a simulação da inteligência humana por máquinas e softwares através da aquisição de informações para a tomada de decisões através de algoritmos pré-definidos e programáveis. Grande evolução tem ocorrido nessa área. Exemplos recentes são automóveis autônomos e sistemas de reconhecimento de voz.

    Grande volume de dados (big data) pode favorecer a identificação de padrões radiológicos ligados ao câncer de mama nas mamografias e auxiliar na construção de algoritmos que reconheçam esses padrões e suas possíveis variações para melhorar o desempenho do exame. Além disso, esses processos envolvem aprendizado e aprimoramento. Ou seja, os mais modernos sistemas de inteligência artificial também têm a capacidade de aprender com o tempo e o acúmulo de dados e assim evoluir para melhorar seu desempenho. Esses processos são chamados de aprendizado estruturado profundo. Pesquisas e desenvolvimentos nessa área são inspirados pelos avanços da neurociência e vagamente baseados na interpretação do processamento de informações e padrões de comunicação em um sistema nervoso.

    Nos últimos anos, alguns estudos mostraram resultados muito promissores em comparação com o desempenho do radiologista. Entretanto, ele ainda é inferior ao desempenho de um radiologista muito experiente em diversos estudos comparativos. Portanto, esse tipo de tecnologia não substitui completamente a avaliação do médico especialista. Mas a combinação do poder de observação e análise do ser humano e da máquina atuam em sinergia para aprimorar a eficácia e precisão do rastreamento mamográfico em benefício da saúde das mulheres.

    A descoberta do câncer mais tardiamente compromete as chances de cura e ainda é a realidade para muitas mulheres no nosso meio. O rastreamento mamográfico é uma tarefa que requer muito trabalho e que busca antecipar a descoberta da doença para que o tratamento tenha elevadas taxas de cura e menor agressividade reduzindo assim o impacto do câncer de mama na saúde das mulheres.

    Desde a década de 90, o diagnóstico assistido por computador está presente nos sistemas de mamografia digital mais sofisticados. Os algoritmos desses sistemas vêm sempre evoluindo e, recentemente, um grupo do Instituto de Tecnologia de Massachusetts declarou ter conseguido antecipar o diagnóstico em até 5 anos utilizando dados de 90 mil mamografias de 60 mil mulheres. O objetivo do sistema de inteligência artificial do MIT é identificar padrões sutis na mamografia das mulheres que reconheçam pacientes com risco aumentado para o câncer de mama nos 5 anos seguintes.

    O modelo conseguiu identificar 31% de mulheres com câncer e classificá-las como de alto risco em comparação a 18% dos sistemas tradicionais de classificação. Essa descoberta pode modificar a forma de se fazer o rastreamento mamográfico. Poderemos no futuro, com a validação de modelos assim, classificar as mulheres em categorias de risco com alta precisão e realizar a mamografia em intervalos diferentes de acordo com o risco individual ao invés de um padrão único para todas (mamografia anual).

    Não temos que temer a chegada da inteligência artificial em nosso meio, pelo contrário! As máquinas não se tornarão autonomamente inteligentes e se rebelarão contra os humanos. Isso só ocorre no cinema. Da mesma forma que o estetoscópio, o raio X e diversas outras tecnologias ampliaram a percepção humana e permitiram uma medicina melhor, o mesmo se aplica à chegada desses recursos cibernéticos que serão fatores de melhora do desempenho da assistência médica.

    Autores:
    Portal Câncer de Mama Brasil

    Dr. Eduardo Millen • Rio de Janeiro/RJ – CRM-RJ: 5263960-5
    Dr. Felipe Zerwes • Porto Alegre/RS – CRM-RS: 19.262
    Dr. Francisco Pimentel Cavalcante • Fortaleza/CE – CRM-CE: 7.765
    Dr. Guilherme Novita • São Paulo/SP – CRM-SP: 97.408
    Dr. Hélio Rubens de Oliveira Filho • Curitiba/PR – CRM-PR: 20.748
    Dr. João Henrique Penna Reis • Belo Horizonte/MG – CRM-MG: 24.791

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