Uma nova ferramenta de Inteligência Artificial (IA), desenvolvida por uma equipe da Universidade de Toronto, pode reduzir significativamente o tempo necessário para criar planos de tratamento de radioterapia customizados para pessoas com câncer.
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A pesquisa publicada na revista “Medical Physics” utilizou IA para minerar dados históricos de terapias de radiação e projetou algoritmos para desenvolver estratégias de tratamento recomendadas. Para verificar os planos de tratamento relevantes produzidos pela IA, os pesquisadores analisaram 217 pacientes com câncer de cabeça e pescoço que tiveram seus esquemas de tratamento desenvolvidos por meio de métodos convencionais. Os planos eram compatíveis.
“Há outros mecanismos de otimização de IA desenvolvidos, mas a essê por trás do nosso é chegar o mais perto possível da prática clínica atual”, diz Aaron Babier, do Departamento de Engenharia da Universidade de Toronto, principal autor da pesquisa.
No momento, o desenvolvimento de planos de radioterapia para o tumor de cada paciente pode levar dias, um tempo valioso para os pacientes, pois o câncer continua a crescer e evoluir, mas também para os médicos, que planejam estratégias complexas de tratamento.
O câncer de cabeça e pescoço tem planos de tratamento difíceis de serem criados, pois os tumores podem ser notavelmente diferentes de paciente para paciente. Os pesquisadores esperam que, como a ferramenta de IA funcionou tão bem com esse complexo tipo de tumor, ela seja capaz de lidar com tipos mais comuns, que não exibem tanta variação, como o câncer de próstata.
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Babier faz questão de destacar que, neste caso, a IA não deve ser um substituto para os profissionais de saúde, mas pode poupar tempo, com algumas análises importantes. Uma vez que o software tenha criado um plano de tratamento, ele ainda seria revisado por um físico de radiação e modificado posteriormente, levando pelo menos mais algumas horas.
A IA poderá desempenhar um grande papel no futuro do diagnóstico, no monitoramento e na terapia contra o câncer, mas alguns profissionais da área da saúde têm questionado a ética do uso de ferramentas de machine learning para tomar decisões clínicas. Uma dessas preocupações foi publicada em um artigo no início deste ano no “New England Journal of Medicine”, por pesquisadores e médicos em Stanford: “Os médicos devem entender adequadamente como os algoritmos são criados e avaliar criticamente a origem dos dados usados para criar os modelos estatísticos, projetados para prever os resultados, além de entender como os modelos funcionam e evitar se tornar excessivamente dependentes deles”.
Aqui reside uma preocupação bastante comum com novos desenvolvimentos tecnológicos em medicina: a necessidade de profissionais para obter conhecimento especializado sobre os novos métodos de diagnóstico para que eles possam entender completamente o quanto podem confiar neles em suas decisões sobre os pacientes.
Apesar dessas preocupações, o investimento em IA no setor de saúde é algo comum, com grandes empresas, incluindo a Microsoft e a IBM, usando-a para várias aplicações atualmente. Muitas companhias parecem ver a tecnologia como uma possível solução para tentar agilizar o processo de desenvolvimento de novas drogas, um processo lento e caro. A empresa de biotecnologia BenchSci, com sede em Toronto, conta atualmente com 28 empresas farmacêuticas e 97 startups, que usam IA para seus processos de descoberta de medicamentos.
No caso de usar IA para auxiliar no planejamento do tratamento de radioterapia, Babier diz que sua ferramenta específica é mais uma extensão do que já está atualmente disponível para a equipe de saúde do que uma revolução.
“É essencialmente um plugin bastante simples para ajudar com o que existe atualmente em um ambiente clínico, mas com parâmetros mais inteligentes do que os atualmente disponíveis”, diz Babier. A equipe da Universidade de Toronto não é a única a trabalhar na otimização da radioterapia com IA. Outras partes interessadas incluem a DeepMind Health, do Google, que atualmente conduz um estudo com os hospitais da University College London.