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Inteligência artificial avança no tratamento do câncer

By Dental Tribune International
September 25, 2019

CLEVELAND, EUA: Em um recente avanço na pesquisa do câncer, os cientistas têm utilizado inteligência artificial (IA) para ajudar a personalizar a dose de radiação para tratamentos individuais dos pacientes. Um estudo anterior mostrou que a radioterapia para o câncer de garganta pode produzir melhores resultados do que a cirurgia robótica transoral (TORS). Esse desenvolvimento mais recente pode ajudar médicos em todos os campos a prescrever melhores tratamentos e salvar mais vidas.

"Embora altamente eficaz em muitos contextos clínicos, a radioterapia pode se beneficiar muito da capacidade de otimização da dose", explicou o autor principal Dr. Mohamed Abazeed, oncologista de radiação no Taussig Cancer Institute da Cleveland Clinic e pesquisador do Lerner Research Institute. "Essa estrutura ajudará os médicos a desenvolver esquemas de dosagem personalizados, orientados por dados, que podem maximizar a probabilidade de sucesso do tratamento e mitigar os efeitos colaterais da radiação para os pacientes".

Após o recente aumento das infecções por HPV e a duplicação de casos de câncer de orofaringe desde os anos 90, os métodos de tratamento estão se tornando cada vez mais importantes. Conforme relatado pelo Dental Tribune International, os resultados do estudo que investigou os resultados da deglutição para pacientes com câncer de garganta submetidos a TORS ou terapia de radiação desafiaram as crenças comuns. Este novo estudo poderia potencialmente ajudar a produzir resultados ainda melhores.

"O desenvolvimento e a validação dessa estrutura de aprendizado profundo com base em imagens é empolgante, porque não só é o primeiro a usar imagens médicas para informar as prescrições de doses de radiação, mas também tem o potencial de impactar diretamente o atendimento ao paciente”, disse Abazeed. "A estrutura pode finalmente ser usada para fornecer terapia de radiação adaptada a pacientes individuais nas práticas clínicas diárias".

De acordo com o estudo, o sistema de IA foi construído usando as informações de 944 pacientes com câncer de pulmão tratados com radiação em altas doses, suas tomografias e registros eletrônicos de saúde. As varreduras de pré-tratamento foram inseridas em um modelo de aprendizado profundo, que analisou as varreduras para criar uma assinatura de imagem que previa os resultados do tratamento. Usando modelagem matemática sofisticada, essa assinatura de imagem foi combinada com dados dos registros de saúde do paciente - que descrevem fatores de risco clínicos - para gerar uma dose de radiação personalizada.

Abazeed previu que as ferramentas de aprendizado da máquina terão um papel maior no setor de saúde. Ele disse que a plataforma de informação baseada em imagem não só pode fornecer a capacidade de individualizar múltiplas terapias contra o câncer, mas também é um salto à frente na medicina de precisão de radiação.

O estudo, intitulado "Uma estrutura de aprendizado profundo baseada em imagem para individualizar a dose de radioterapia: uma análise retrospectiva da previsão de resultados", foi publicado na edição de julho de 2019 da Lancet Digital Health.

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