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ai: IA pode ajudar os médicos a prever melhor o risco de câncer de boca: Cientistas – Últimas Notícias


Inteligência artificial (AI) pode ajudar os médicos a prever melhor o risco de pacientes desenvolver câncer bucal, garantindo precisão, consistência e objetividade, de acordo com pesquisadores do Universidade de Sheffield no Reino Unido.

Os pesquisadores estão examinando o uso de IA e aprendizado de máquina – o estudo de algoritmos de computador que melhoram automaticamente com a experiência – para auxiliar os patologistas e melhorar a detecção precoce do câncer oral.

A taxa de pessoas diagnosticadas com câncer oral, incluindo boca, língua, amídala e o câncer orofaríngeo aumentou quase 60% nos últimos 10 anos, disseram os pesquisadores em um comunicado.

As evidências sugerem que o consumo de tabaco e álcool, vírus, idade avançada, bem como não comer frutas e vegetais em quantidade suficiente, pode aumentar o risco de desenvolver a doença, disseram eles.

O câncer oral costuma ser detectado tardiamente, o que significa que as taxas de sobrevivência dos pacientes são baixas.

Atualmente, os médicos devem prever a probabilidade de alterações pré-cancerosas, conhecidas como displasia epitelial oral (OED), evoluírem para câncer avaliando a biópsia de um paciente em 15 critérios diferentes para estabelecer uma pontuação.

Essa pontuação determina então se uma ação é necessária e qual via de tratamento deve ser realizada.

No entanto, essa pontuação é subjetiva, o que significa que muitas vezes há grandes variações na forma como os pacientes com resultados de biópsia semelhantes são tratados.

Por exemplo, um paciente pode ser aconselhado a se submeter a cirurgia e tratamento intensivo, enquanto outro paciente pode ser monitorado para novas alterações.

“A classificação precisa do OED é um grande desafio diagnóstico, mesmo para patologistas experientes, pois é muito subjetivo”, disse o Dr. Ali Khurram, conferencista clínico sênior na Escola de Odontologia Clínica da University of Sheffield.

“No momento, uma biópsia pode ser avaliada de forma diferente por patologistas diferentes. O mesmo patologista pode até classificar a mesma biópsia de forma diferente em um dia diferente”, observou Khurram.

Ele disse que a classificação correta é vital na detecção precoce do câncer oral para informar as decisões de tratamento, permitindo ao cirurgião determinar se uma lesão deve ser monitorada ou removida cirurgicamente.

“O aprendizado de máquina e a IA podem auxiliar no diagnóstico de tecidos, removendo a subjetividade, usando automação e quantificação para orientar o diagnóstico e o tratamento”, disse Khurram.

“Até agora, isso não foi investigado, mas a IA tem o potencial de revolucionar o diagnóstico e tratamento do câncer oral, garantindo precisão, consistência e objetividade”, disse ele.

Amostras de amostras de tecido OED arquivadas com pelo menos cinco anos de dados de acompanhamento serão usadas para treinar algoritmos de IA e aprender as correlações estatísticas entre certos classificadores e taxas de sobrevivência.

Esses algoritmos ajudarão os patologistas em sua avaliação de biópsias, ajudando-os a tomar uma decisão mais informada e imparcial sobre a classificação das células e a via de tratamento do paciente.

Os algoritmos propostos têm um forte ângulo de translação e potencial para serem rapidamente implantados como um auxílio à prática clínica e diagnóstica em todo o mundo.



“As pessoas muitas vezes se sentem ameaçadas pela IA, no entanto, em vez de substituir a perícia de um médico, de nível excepcionalmente alto de treinamento e experiência, a tecnologia pode ajudar a auxiliar na tomada de decisões e complementar suas habilidades”, disse Khurram.

“Isso os ajudará a fazer uma avaliação mais precisa e lhes permitirá recomendar a via de tratamento mais benéfica para pacientes individuais, o que esperamos ajude a melhorar as taxas de sobrevivência”, disse ele.

Segundo o professor Nasir Rajpoot, do University of Warwick no Reino Unido, o projeto piloto abrirá o caminho para o desenvolvimento de uma ferramenta que pode ajudar a identificar alterações pré-malignas na displasia oral, o que é crucial para a detecção precoce do câncer oral.

“A conclusão bem-sucedida deste projeto traz um potencial significativo para salvar vidas e melhorar a prestação de cuidados de saúde aos pacientes”, disse Rajpoot, um dos pesquisadores do estudo.


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