Usando um novo algoritmo de inteligência artificial (IA), engenheiros da Universidade de Waterloo, no Canadá, desenvolveram um método que pode ajudar a prever a probabilidade de mulheres com câncer de mama responderem bem à quimioterapia aplicada antes da cirurgia. O objetivo é eliminar potenciais vieses e alta incerteza no julgamento clínico, evitando efeitos colaterais desnecessários em tratamentos inadequados.
A aplicação da nova técnica visa principalmente o chamado "tratamento quimioterápico neoadjuvante" em que os médicos administram agentes terapêuticos antes do tratamento principal. Esse tratamento pode resultar em uma resposta patológica completa (pCR), caso em que há encolhimento de tumores antes inoperáveis, mas não há como prever a evolução da paciente nem a resposta patológica à quimioterapia.
Como a IA consegue prever a eficácia da quimioterapia?
Desenvolvido no âmbito da iniciativa Cancer-Net de código aberto, o novo algoritmo foi desenvolvido em um projeto liderado pela pós-graduanda Amy Tai no Laboratório de Visão e Processamento de Imagens. A pesquisadora "treinou" o software de IA com imagens de câncer de mama obtidas com uma nova modalidade de ressonância magnética de imagem.
Chamada de imagem de difusão correlacionada sintética (CDI), a técnica foi inventada pelo dr. Alexander Wong, que é também orientador do projeto do algoritmo. Alimentada com os dados obtidos a partir dessas imagens CDI feitas em casos antigos de câncer de mama e seus diagnósticos, a IA é capaz de fazer uma previsão confiável se o tratamento quimioterápico pré-operatório beneficiaria ou não novos pacientes com base em suas imagens atuais.
Batizada como Cancer-Net BCa, iniciais em inglês para previsão de resposta patológica completa para câncer de mama, a nova tecnologia pode ser futuramente estendida a outras aplicações de CDI em diferentes tipos de câncer. Reduzindo angústias e incertezas, a IA tende a se tornar uma importante ferramenta para uso dos oncologistas.
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