Região: IA encontra sinais 'invisíveis' de câncer de pâncreas até 3 anos antes do diagnóstico

IA encontra sinais 'invisíveis' de câncer de pâncreas até 3 anos antes do diagnóstico Modelo alcançou sensibilidade de 73%, ante 39% dos radiologistas, ao identificar alterações sutis associadas à doença em tomografias Câncer de pâncreas: inteligência artificial identificou alterações sutis que haviam passado despercebidas em avaliações radiológicas (Freepik)

Priorizar nos meus resultados Google Tudo sobre Acompanhe tudo sobre Câncer Saiba mais Um sistema de inteligência artificial conseguiu identificar sinais de câncer de pâncreas em tomografias consideradas normais por médicos especialistas. A tecnologia analisou exames realizados até cerca de três anos antes do diagnóstico e detectou alterações associadas à doença com antecedência média de 475 dias.

Chamado de REDMOD, o modelo analisa características do tecido pancreático que podem passar despercebidas na avaliação convencional das imagens. Em testes, apresentou sensibilidade de 73%, contra 39% dos radiologistas experientes.

Os resultados foram apresentados em um estudo publicado na revista científica Gut. Segundo os pesquisadores, a tecnologia poderá contribuir para o diagnóstico precoce da doença, mas ainda precisa passar por novas avaliações.

O câncer de pâncreas costuma ser diagnosticado em estágios avançados. Isso ocorre porque a doença pode provocar poucos sintomas inicialmente e apresentar alterações difíceis de identificar em exames de imagem.

Para investigar formas de antecipar o diagnóstico, os cientistas desenvolveram o Modelo de Detecção Precoce Baseado em Radiômica (REDMOD). A ferramenta utiliza inteligência artificial para analisar padrões sutis na textura do tecido pancreático, por meio de uma técnica conhecida como radiômica.

O sistema também identifica automaticamente o pâncreas nas imagens, separando o órgão das estruturas próximas. Dessa forma, dispensa a delimitação manual feita por especialistas.

Os pesquisadores analisaram tomografias de 219 pacientes que receberam diagnóstico de câncer de pâncreas após a realização dos exames. Na época, as imagens haviam sido avaliadas por radiologistas experientes, que não identificaram sinais da doença.

Entre os pacientes, 87 haviam realizado os exames de três a 12 meses antes do diagnóstico. Outros 76 fizeram as tomografias entre 12 e 24 meses antes, enquanto 56 passaram pelo procedimento com mais de dois anos de antecedência.

As imagens foram comparadas às de 1.243 pessoas que permaneceram sem diagnóstico de câncer pancreático durante o acompanhamento de até três anos.

O REDMOD identificou alterações associadas ao adenocarcinoma ductal pancreático, tipo mais comum da doença, mesmo em imagens anteriormente consideradas normais.

Nos exames realizados mais de dois anos antes do diagnóstico, a IA apresentou sensibilidade de 68%, enquanto os radiologistas alcançaram 23%.

Além da capacidade de identificar sinais da doença, os pesquisadores avaliaram o desempenho do sistema em exames de pessoas sem câncer de pâncreas. Em um conjunto independente de 539 pacientes de diferentes hospitais, o REDMOD classificou corretamente pouco mais de 81% dos exames como negativos.

Em outra base de dados, dos Institutos Nacionais de Saúde dos Estados Unidos (NIH), a ferramenta identificou corretamente 87,5% dos 80 exames sem câncer pancreático.

Os cientistas também verificaram a consistência das análises em tomografias realizadas nos mesmos pacientes em momentos diferentes. Nesses casos, o sistema apresentou resultados concordantes em 90% a 92% das avaliações.

Apesar dos resultados, o REDMOD ainda não está validado para utilização rotineira na prática médica. Os pesquisadores destacam a necessidade de estudos prospectivos, sobretudo entre pessoas com maior risco de desenvolver câncer de pâncreas.

Entre os grupos mencionados estão pacientes com perda de peso sem explicação e aqueles que receberam diagnóstico recente de diabetes. Outra limitação envolve a diversidade étnica dos participantes, considerada insuficiente para determinar o desempenho da tecnologia em diferentes populações.

No entanto, a pesquisa não demonstrou que o uso do REDMOD aumenta a sobrevida dos pacientes. Essa possibilidade dependerá de novos estudos que confirmem sua utilidade clínica.

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