O câncer de pulmão é a principal causa de mortes por câncer no mundo. Aqui no Brasil, foram registrados cerca de 30 mil óbitos pela doença em 2022, confirmando uma tendência de alta nos casos nas últimas décadas.
O cenário preocupa as autoridades de saúde. Mas o uso da inteligência artificial pode ajudar a acelerar o processo de identificação dos tumores nos nódulos pulmonares, aumentando as chances de sobrevivência dos pacientes.
Redução dos resultados falso-positivos
Em um novo estudo publicado na revista Radiology, pesquisadores apresentaram uma nova IA capaz de estimar o risco de desenvolvimento de tumores nos nódulos pulmonares.
Além das altas taxas de detecção de câncer, a ferramenta é capaz de reduzir significativamente os resultados falso-positivos.
O surgimento de nódulos pulmonares é algo comum, mas identificar quais são malignos ainda é um grande desafio para a medicina.
Neste sentido, a inteligência artificial pode ser uma importante aliada na detecção precoce de tumores.
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Algoritmo da IA foi treinado especificamente para a função
A maioria dos protocolos atuais de rastreamento de câncer de pulmão depende do tamanho, tipo e crescimento do nódulo para estimar se ele é ou não maligno. Já o modelo de IA pode identificar esse risco por meio de uma combinação de características.
Os pesquisadores treinaram o algoritmo a partir de dados do National Lung Screening Trial, um grande estudo clínico realizado nos Estados Unidos que comparou a tomografia computadorizada (TC) de baixa dose com a radiografia de tórax para o rastreamento de câncer de pulmão em fumadores de alto risco.
No total, a IA recebeu informações de 16.077 nódulos, sendo 1.249 malignos. Após, foi verificado o desempenho da ferramenta para identificar os riscos do câncer de pulmão em 4.146 participantes que aposentavam os nódulos.
A tecnologia conseguiu superar os atuais modelos utilizados para a detecção de nódulos indeterminados, com mais de 90% de precisão, e apresentar resultados semelhantes para nódulos malignos. Já em relação aos benignos, a taxa de acerto foi de 68%, contra 47% sem uso da IA, representando uma redução importante nos falsos positivos.
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