O Outubro Rosa é uma data celebrada anualmente. Seu objetivo é compartilhar informações e promover a conscientização sobre o câncer de mama. Além de proporcionar maior acesso aos serviços de diagnóstico e de tratamento.
Essas ações visam contribuir para a redução da mortalidade pela doença. O Instituto Nacional do Câncer (INCA) participa do movimento desde 2010, promovendo uma série de atividades.
A campanha visa, principalmente, conscientizar sobre a prevenção e o diagnóstico precoce. Pois, se diagnosticado em “estágio localizado”, a chance de sobrevivência é de 99%. Mas hoje em dia, apenas 62% dos casos são detectados nesse momento.
E em 30% dos casos, ele é diagnosticado após ter se espalhado para os linfonodos regionais, reduzindo a chance de sobrevivência para 85%. O câncer de mama é o mais comum e o mais mortal entre as mulheres no Brasil. Sendo responsável por 30% dos casos e 16% das mortes por câncer, segundo o INCA.
Mas o que isso tem a ver com ciência de dados?
Além de expor os dados para conscientização, um trabalho realizado com a ajuda da ciência de dados, ela tem mais a contribuir. Essa ferramenta pode ajudar a diagnosticar o câncer ainda mais rápido, assim como, encontrar o tratamento mais assertivo.
Regina Barzilay é um exemplo disso. Ela é pesquisadora de inteligência artificial no Massachusetts Institute of Technology (MIT) e foi diagnosticada com câncer de mama em 2014.
Na ocasião, ela ficou chocada com a escassez de dados no processo. Eles não eram usados pelos médicos nas tomadas de decisão, em seu diagnóstico ou tratamento. Isso a levou a realizar pesquisas em oncologia.
Impulsionada por sua experiência, hoje ela estuda processamento de linguagem natural e aplicações de aprendizado profundo em química e oncologia. Colaborando com médicos e estudantes no desenvolvimento de modelos de Deep Learning, que utilizam dados estruturados para identificar tendências que afetam o diagnóstico precoce, tratamento e prevenção do câncer e de outras doenças.
O papel da Inteligência Artificial na oncologia
No cenário macro, o câncer é responsável por aproximadamente 17% das mortes ao redor do mundo. Isso significa que ele é a causa de um a cada seis óbitos. E esses são números bem expressivos. Daí a importância de contar com a tecnologia nessa luta.
A boa notícia é que cada dia mais, a Inteligência Artificial vem sendo usada na oncologia. Os algoritmos de IA para detecção do câncer vêm sendo aprimorados e utilizados dia após dia. E principalmente, quando falamos de diagnóstico, as plataformas de Deep Learing contam como grandes aliados nos exames de imagem.
O uso da Inteligência Artificial nesses casos aumenta a precisão do diagnóstico, diminuindo os falsos negativos e o tempo gasto no processo. O que permite antecipar o início do tratamento e aumenta as chances de cura e sobrevivência do paciente.
Precisão no diagnóstico
A detecção do câncer é um processo complexo e minucioso. E é comum que hajam equívocos. Isso não é, necessariamente, culpa da equipe envolvida, mas um problema sistêmico.
De acordo com a National Academy of Sciences é comum que cada pessoa seja erroneamente diagnosticada pelo menos uma vez ao longo da vida. E quando se trata de câncer, esse número pode ser maior, dada a complexidade do processo.
No Brasil, alguns hospitais já contam com as ferramentas de Inteligência Artificial para reduzir as falhas de diagnóstico. No Hospital de Amor de Barretos, em São Paulo, a inteligência artificial já é o principal método de prevenção contra o câncer de mama.
Desde 2020, há um sistema em que o radiologista e a máquina analisam um exame. Depois, esses resultados são comparados, e se há alguma dúvida, entra um segundo radiologista no processo. Otimizando as análises e a capacidade de realização de exames.
Essa ferramenta de IA consegue identificar inconformidades e nódulos malignos, ajudando na detecção da doença e descartando falsos positivos. Em cerca de 85% dos casos, os pacientes não têm câncer.
Otimização nos exames de imagem
Em 2019, Regina Barzilay e outros pesquisadores do Massachusetts General Hospital se juntaram para um estudo. Eles publicaram os resultados do uso de IA para desenvolver um método de avaliação da densidade do tecido mamário.
Isso porque as mamografias não conseguem detectar de 15% a 50% dos tumores, dependendo da densidade das mamas. Essa é a condição de quase metade das mulheres, principalmente as mais jovens.
O estudo usou mais de 40 mil mamografias digitais para treinar um algoritmo que conseguisse avaliar a densidade mamária. Durante seis meses, o algoritmo e os radiologistas concordaram em 94% das vezes, tendo sido um grande sucesso.
Esse modelo também pode avaliar o risco de desenvolvimento de câncer de mama com uma antecedência de até cinco anos. Tudo isso, baseando-se em exames de imagem. O que significa um avanço enorme para a detecção precoce da doença.
Esse algoritmo ainda consegue diferenciar o tecido mamário em quatro categorias: gordurosas, dispersas, heterogêneas e densas. O que é muito importante já que as pessoas têm padrões únicos e amplamente variáveis de tecido mamário na mamografia.
A ferramenta previu 31% dos casos de pacientes de alto risco. Isso representa um avanço enorme, considerando que as técnicas anteriores eram capazes de prever apenas 18% dos casos.
Esses resultados prometem avanços promissores a respeito desses modelos. Ajudando a fornecer um atendimento mais personalizado e preciso aos pacientes. Facilitando e otimizando também, o trabalho da equipe médica.
A tecnologia vêm sendo cada vez mais empregada em áreas distintas. E quando se trata da medicina, esses avanços são muito significativos, uma vez resultantes em menos vidas perdidas. A aliança entre equipe médica e tecnologia promete frutos ainda melhores.
Para conhecer mais sobre o que a ciência de dados é capa, continue acompanhando o blog da ADITI. Aqui você encontra novidades fresquinhas sobre o mundo dos dados e os mais recentes avanços nessa área.
