{"id":40002,"date":"2023-03-27T09:58:13","date_gmt":"2023-03-27T12:58:13","guid":{"rendered":"https:\/\/jornalfatosenoticias.com.br\/?p=40002"},"modified":"2023-03-27T09:58:15","modified_gmt":"2023-03-27T12:58:15","slug":"inteligencia-artificial-preve-cancer-de-mama-cinco-anos-antes-dele-se-desenvolver","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/jornalfatosenoticias.com.br\/index.php\/2023\/03\/27\/inteligencia-artificial-preve-cancer-de-mama-cinco-anos-antes-dele-se-desenvolver\/","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia artificial prev\u00ea c\u00e2ncer de mama cinco anos antes dele se desenvolver"},"content":{"rendered":"\n

O modelo de aprendizagem profunda baseado em imagens do MIT\/MGH pode prever o c\u00e2ncer de mama com at\u00e9 cinco anos de anteced\u00eancia<\/span><\/em><\/p>\n\n\n\n

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Apesar dos grandes avan\u00e7os em gen\u00e9tica e imagens modernas, o diagn\u00f3stico surpreende a maioria dos pacientes com c\u00e2ncer de mama. Para alguns, chega tarde demais. Diagn\u00f3sticos posteriores significam tratamentos agressivos, resultados incertos e mais despesas m\u00e9dicas. Como resultado, a identifica\u00e7\u00e3o de pacientes tem sido um pilar central da pesquisa do c\u00e2ncer de mama e da detec\u00e7\u00e3o precoce eficaz.<\/p>\n\n\n\n

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Com isso em mente, uma equipe do Laborat\u00f3rio de Intelig\u00eancia Artificial e Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o (CSAIL) do MIT e do Hospital Geral de Massachusetts (MGH) criou um novo modelo de aprendizagem profunda que pode prever a partir de uma mamografia se um paciente desenvolver c\u00e2ncer de mama a cinco anos no futuro. Treinado em mamografias e resultados conhecidos de mais de 60 mil pacientes com MGH, o modelo aprendeu os padr\u00f5es sutis no tecido mam\u00e1rio que s\u00e3o precursores de tumores malignos.<\/p>\n\n\n\n

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A professora Regina Barzilay, uma sobrevivente do c\u00e2ncer de mama, diz que a esperan\u00e7a \u00e9 que sistemas como esses permitam que os m\u00e9dicos personalizem os programas de rastreamento e preven\u00e7\u00e3o em n\u00edvel individual, tornando o diagn\u00f3stico tardio uma rel\u00edquia do passado.
Embora a mamografia tenha mostrado reduzir a mortalidade por c\u00e2ncer de mama<\/a>, h\u00e1 um debate cont\u00ednuo sobre a frequ\u00eancia com que fazer a triagem e quando come\u00e7ar. Embora a American Cancer Society recomende a triagem anual a partir dos 45 anos, a US Preventative Task Force recomenda a triagem a cada dois anos, a partir dos 50 anos.<\/p>\n\n\n\n

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Em vez de adotar uma abordagem \u00fanica, podemos personalizar a triagem em torno do risco de uma mulher desenvolver c\u00e2ncer\u201d, diz Barzilay, autor s\u00eanior de um novo estudo sobre o projeto hoje em dia em Radiologia<\/em><\/a>. \u201cPor exemplo, um m\u00e9dico pode recomendar que um grupo de mulheres fa\u00e7a uma mamografia a cada dois anos, enquanto outro grupo de alto risco pode fazer uma resson\u00e2ncia magn\u00e9tica suplementar\u201d. Barzilay \u00e9 professor da Delta Electronics no CSAIL e no Departamento de Engenharia El\u00e9trica e Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o. no MIT e membro do Instituto Koch para Pesquisa Integrativa sobre o C\u00e2ncer no MIT.<\/span><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

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O modelo da equipe foi significativamente melhor na previs\u00e3o de risco do que as abordagens existentes: ela posicionou com precis\u00e3o 31% de todos os pacientes com c\u00e2ncer em sua categoria de maior risco, em compara\u00e7\u00e3o com apenas 18% dos modelos tradicionais. A professora de Harvard, Constance Lehman, afirma que anteriormente havia um apoio m\u00ednimo na comunidade m\u00e9dica para estrat\u00e9gias de rastreamento baseadas em risco e n\u00e3o baseadas em idade.<\/p>\n\n\n\n

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Isso ocorre porque antes n\u00e3o t\u00ednhamos ferramentas de avalia\u00e7\u00e3o de risco precisas que funcionassem para mulheres individuais\u201d, diz Lehman, professor de radiologia da Harvard Medical School e chefe de divis\u00e3o de imagens de mama do MGH. \u201cNosso trabalho \u00e9 o primeiro a mostrar que \u00e9 poss\u00edvel\u201d.<\/span><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

Barzilay e Lehman coescreveram o artigo com o autor Adam Yala, um estudante de doutorado da CSAIL. Outros coautores do MIT incluem o estudante de doutorado Tal Schuster e o ex-aluno de mestrado Tally Portnoi.<\/p>\n\n\n\n

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Como funciona
<\/span><\/strong>Desde o primeiro modelo de risco de c\u00e2ncer de mama de 1989, o desenvolvimento tem sido impulsionado pelo conhecimento humano e pela intui\u00e7\u00e3o dos principais fatores de risco, como idade, hist\u00f3ria familiar de c\u00e2ncer de mama e ov\u00e1rio, fatores hormonais e reprodutivos e densidade mam\u00e1ria.
No entanto, a maioria desses marcadores \u00e9 apenas fracamente correlacionada com o c\u00e2ncer de mama. Como resultado, esses modelos ainda n\u00e3o s\u00e3o muito precisos no n\u00edvel individual, e muitas organiza\u00e7\u00f5es continuam a sentir que os programas de rastreamento com base no risco n\u00e3o s\u00e3o poss\u00edveis, dadas essas limita\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

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Em vez de identificar manualmente os padr\u00f5es em uma mamografia que conduzem o c\u00e2ncer futuro, a equipe do MIT\/MGH treinou um modelo de aprendizagem profunda para deduzir os padr\u00f5es diretamente dos dados. Usando informa\u00e7\u00f5es de mais de 90.000 mamografias, o modelo detectou padr\u00f5es muito sutis para o olho humano detectar.<\/p>\n\n\n\n

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Desde os anos 1960, os radiologistas notaram que as mulheres t\u00eam padr\u00f5es \u00fanicos e amplamente vari\u00e1veis \u200b\u200bde tecido mam\u00e1rio vis\u00edveis na mamografia\u201d, diz Lehman. \u201cEsses padr\u00f5es podem representar a influ\u00eancia da gen\u00e9tica, horm\u00f4nios, gravidez, lacta\u00e7\u00e3o, dieta, perda de peso e ganho de peso. Agora podemos alavancar essas informa\u00e7\u00f5es detalhadas para ser mais preciso em nossa avalia\u00e7\u00e3o de risco no n\u00edvel individual\u201d.<\/span><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

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Tornar a detec\u00e7\u00e3o do c\u00e2ncer mais equitativa
<\/span><\/strong>O projeto tamb\u00e9m visa tornar a avalia\u00e7\u00e3o de risco mais precisa para as minorias raciais, em particular. Muitos modelos iniciais foram desenvolvidos em popula\u00e7\u00f5es brancas e eram muito menos precisos para outras ra\u00e7as. O modelo MIT\/MGH, por sua vez, \u00e9 igualmente preciso para mulheres brancas e negras. Isto \u00e9 especialmente importante, dado que as mulheres negras demonstraram 42% mais probabilidade de morrer de c\u00e2ncer de mama,<\/a> devido a uma ampla gama de fatores que podem incluir diferen\u00e7as na detec\u00e7\u00e3o e acesso a cuidados de sa\u00fade.<\/p>\n\n\n\n

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\u00c9 particularmente impressionante que o modelo tenha um desempenho t\u00e3o bom quanto para pessoas brancas e negras, o que n\u00e3o tem sido o caso com ferramentas anteriores\u201d, diz Allison Kurian, professor associado de medicina e pesquisa\/pol\u00edtica em sa\u00fade da Faculdade de Medicina da Universidade de Stanford. \u201cSe validado e disponibilizado para uso generalizado, isso pode realmente melhorar nossas estrat\u00e9gias atuais para estimar o risco\u201d.<\/span><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

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Barzilay diz que seu sistema tamb\u00e9m pode, um dia, permitir que os m\u00e9dicos usem mamogramas para verificar se os pacientes correm maior risco de ter outros problemas de sa\u00fade, como doen\u00e7as cardiovasculares ou outros tipos de c\u00e2ncer. Os pesquisadores est\u00e3o ansiosos para aplicar os modelos a outras doen\u00e7as e enfermidades, especialmente \u00e0quelas com modelos de risco menos eficazes, como o c\u00e2ncer de p\u00e2ncreas.<\/p>\n\n\n\n

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Nosso objetivo \u00e9 fazer com que esses avan\u00e7os fa\u00e7am parte do padr\u00e3o de atendimento\u201d, diz Yala. \u201cAo prever quem ir\u00e1 desenvolver o c\u00e2ncer no futuro, podemos salvar vidas e pegar o c\u00e2ncer antes que os sintomas surjam\u201d.<\/span><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

Fonte: Terra Brasil Not\u00edcias<\/a><\/em><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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