BP utilizará IA para detectar nódulo incidental em exames de imagem
A capacidade de lidar com dados em escala tornou-se urgente durante a pandemia de Covid-19 e será ainda mais importante no pós-pandemia. Nesse contexto, o crescimento exponencial no número de exames de imagem de tórax (especialmente radiografias e tomografias computadorizadas) realizados nos últimos meses trouxe uma importante matéria-prima para os médicos: a identificação incidental de doenças pulmonares subnotificadas, entre elas o câncer do pulmão.
O Brasil tem atualmente cerca de 30 mil novos diagnósticos de câncer de pulmão a cada ano, de acordo com o Instituto Nacional do Câncer (Inca). O número é três vezes menor do que o dos Estados Unidos, apesar da população americana apresentar uma prevalência de tabagismo semelhantes à nossa. Como explicar essa diferença?
Para Felipe Marques da Costa, pneumologista da BP – A Beneficência Portuguesa de São Paulo, o Brasil tem um problema sério de subdiagnóstico de câncer de pulmão. “Esse é o primeiro problema a ser enfrentado e que explica essa diferença entre os dois países. Nesse contexto, a inteligência artificial pode ser o grande ativo nessa luta pelo diagnóstico do câncer de pulmão, principalmente em países sem programas estruturados de rastreio de nódulo pulmonar. É necessário inovar, utilizando a inteligência artificial para identificar lesões e catalisar a jornada do paciente”, explica o médico.
Diagnóstico de nódulo incidental
A BP iniciará em breve testes com inteligência artificial para o diagnóstico de nódulo incidental em raios-X e tomografias computadorizadas de tórax realizados por outros motivos que não para detecção da doença. São pacientes que chegam à instituição para um tratamento, como, por exemplo, uma cirurgia para a correção de uma fratura e, ao realizar exames de imagens durante o pré-operatório, descobrem uma neoplasia de pulmão.
“O papel da inteligência artificial é levantar um alerta de que algo pode estar errado (o chamado red flag) em um exame. Ao invés de analisar 10.000 exames, o filtro indica 100 deles que podem ter anormalidades, diminuindo por 100 a demanda e permitindo que o especialista se dedique àqueles casos selecionados”, afirma o médico da instituição.
De acordo com Felipe, em um futuro próximo, os algoritmos poderão ser aprimorados e treinados para ajudar a acelerar os trabalhos dos radiologistas e indicar quem são os pacientes com lesão pulmonar suspeita de câncer de pulmão que devem ser conectados a um time de especialistas que pode, inclusive, ser acionado por telemedicina, caso o paciente esteja distante. “Não é a substituição do homem, mas um serviço de alerta dentro de um sistema de saúde que auxilia a conduzir com mais segurança o paciente, um sistema de “airbag” para a cadeia de saúde. Aqui na BP a inteligência artificial acelera passos, traz segurança e o grande beneficiário é o paciente”, conclui o especialista.
