Em um avanço tecnológico incrível, cientistas desenvolveram uma inteligência artificial (IA) que detecta tumores cerebrais residuais perdidos durante uma cirurgia em apenas 10 segundos e com taxa de acerto de 92%.
Chamada de FastGlioma, a tecnologia foi pensada por pesquisadores das Universidades de Michigan e Califórnia, nos Estados Unidos. Durante cirurgias, um problema comum que a equipe médica tem é distinguir o tecido saudável e o tecido tumoral, uma vez que eles se parecem.
“Este modelo é um afastamento inovador das técnicas cirúrgicas existentes ao identificar rapidamente a infiltração tumoral em resolução microscópica usando IA, reduzindo significativamente o risco de não encontrar tumor residual na área onde um glioma é ressecado”, contou Shawn Hevery-Jumper, professor de neurocirurgia na Universidade da Califórnia.
Como funciona
A tecnologia, que pode salvar vidas, combina imagens ópticas microscópicas com IA para identificar o que resta de um tumor cerebral após o procedimento.
“O sistema baseado em IA tem o potencial de mudar o campo da neurocirurgia ao melhorar imediatamente o gerenciamento de pacientes com gliomas difusos”, disse Todd Hollon, neurocirurgião em Michigan.
O FastGlioma usa uma técnica chamada histologia Raman. Com isso, é possível gerar imagens em alta resolução do tecido cerebral, incluindo os tumores.
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Impacto para pacientes
Para os pacientes, o avanço traz grandes benefícios.
A remoção completa do tumor cerebral é crucial para evitar casos reincidentes e garantir que os doentes tenham uma vida mais longa e com mais qualidade.
“Esses resultados demonstram a vantagem de modelos de base visual como o FastGlioma para aplicações médicas de IA e o potencial de generalização para outros cânceres humanos sem exigir um extenso treinamento ou ajuste fino do modelo”, destaca Aditya S. Pandey, presidente do Departamento de Neurocirurgia de Michigan.
Precisão incrível
A IA foi treinada com mais de 11 mil exemplos de tecidos removidos e 4 milhões de imagens, tornando-se altamente capaz de distinguir entre o tecido saudável e o tumoral.
Combinando IA e a geração de imagens, os cirurgiões identificam o tumor na hora da cirurgia com mais precisão e rapidez.
“O FastGlioma pode detectar tecido tumoral residual sem depender de procedimentos histológicos demorados e grandes conjuntos de dados rotulados em IA médica, que são escassos”, explica Honglak Lee, professor de ciência da computação e engenharia na Universidade de Michigan.
Diferentemente de métodos tradicionais, como exames de ressonância e uso de agentes fluorescentes, o FastGlioma oferece o resultado em segundos.
Em testes, a precisão média foi de 92%. A taxa de acertar é superior às outras técnicas, que falham em detectar tumores residuais em até 25% dos casos.
O futuro da pesquisa já está bem decidido. A ideia agora é aumentar a aplicação do fluxo de trabalho da tecnologia a outros tipos de câncer como o de pulmão, próstata, mama, cabeça e pescoço.
O modelo de IA que detecta tumores durante cirurgia foi treinado com mais de 11 espécimes de tumor. – Foto: Roman Zaiets/Shutterstock
