MIT desenvolve tecnologia para diagnóstico de câncer do pâncreas
Pesquisadores das áreas de engenharia de computação e inteligência artificial do MIT estão desenvolvendo tecnologia que se espera seja mais eficiente das que hoje estão disponíveis para o diagnóstico precoce do adenocarcinoma ductal pancreático (ADP), um tumor maligno que afeta o pâncreas.
O ADP representa cerca de 80% dos tumores malignos que atacam o órgão e é um dos tipos de câncer com maior taxa de mortalidade em todo o mundo: representa 2% de todos os tipos de neoplasia e responde por 4% de todos os óbitos decorrentes de doença maligna.
O tratamento mais efetivo para o ADP é cirúrgico, mas para que ele seja eficaz, o tumor deve estar em estágio inicial. Porém, na grande maioria dos pacientes ele só é diagnosticado em fase avançada, comumente quando já há metástase; em 80% dos casos, o ADP é diagnosticado tarde demais. Atualmente, apenas uma em cada 10 pessoas diagnosticadas com câncer no pâncreas sobrevive mais do que cinco anos.
Os pesquisadores criaram dois algoritmos de aprendizado de máquina, que foram combinados para criar uma rede neural chamada PRISM, ao que tudo indica capaz de detectar o ADP mais cedo e de forma mais eficiente que os métodos atuais.
Embora o uso de inteligência artificial no campo de diagnósticos não seja algo totalmente novo, a PRISM do MIT se destaca pela forma como foi desenvolvida; a rede neural foi treinada com o uso de mais de 5 milhões de registros de saúde eletrônicos de pacientes.
Ele usa dados pessoais do paciente, inclusive seu estilo de vida, além de dados clínicos e laboratoriais coletados rotineiramente. O tamanho da base de dados que treinou a rede neural e a diversidade da população americana permitem que a PRISM tenha uma eficiência maior em relação a outras tecnologias.
O projeto PRISM começou há cerca de seis anos e apesar de sua aparente eficiência, a tecnologia ainda não pode ser utilizada de forma massiva, estando no momento restrita aos laboratórios do MIT e a pacientes americanos selecionados – os desafios logísticos para expandir seu uso são grandes. Além disso, a PRISM, para se tornar ainda mais eficiente, precisará receber dados sobre outras populações.
O desenvolvimento contínuo de modelos de inteligência artificial que podem prever a probabilidade e diagnosticar esse e outros tipos de câncer mais precocemente não apenas melhorará os resultados para os pacientes, mas também aliviará a carga de trabalho dos profissionais médicos.
O uso de inteligência artificial em diagnósticos parece estar na ordem do dia, a ponto de despertar o interesse de empresas como a IBM, que tem trabalhado em tecnologia capaz de detectar câncer de mama um ano antes de que este se manifeste de forma evidente.
*Vivaldo José Breternitz é Doutor em Ciências pela Universidade de São Paulo, professor da FATEC SP, consultor e diretor do Fórum Brasileiro de Internet das Coisas.
