Engenheiros da Universidade de Waterloo desenvolveram tecnologia de inteligência artificial (IA) para prever se mulheres com câncer de mama se beneficiariam da quimioterapia antes da cirurgia.
O novo algoritmo de IA, parte da iniciativa Cancer-Net de código aberto liderada pelo Dr. Alexander Wong, pode ajudar candidatos inadequados a evitar os graves efeitos colaterais da quimioterapia e abrir caminho para melhores resultados cirúrgicos para aqueles que são adequados.
“Determinar o tratamento certo para um determinado paciente com câncer de mama é muito difícil agora, e é crucial evitar efeitos colaterais desnecessários do uso de tratamentos que provavelmente não trarão benefícios reais para esse paciente”, disse Wong, professor de engenharia de design de sistemas. .
“Um sistema de IA que pode ajudar a prever se um paciente provavelmente responderá bem a um determinado tratamento oferece aos médicos a ferramenta necessária para prescrever o melhor tratamento personalizado para um paciente para melhorar a recuperação e a sobrevivência”.
Em um projeto liderado por Amy Tai, estudante de pós-graduação do Laboratório de Visão e Processamento de Imagens (VIP), o software de IA foi treinado com imagens de câncer de mama feitas com uma nova modalidade de ressonância magnética de imagem, inventada por Wong e sua equipe, chamada sintética imagem de difusão correlacionada (CDI).
Com o conhecimento obtido de imagens CDI de casos antigos de câncer de mama e informações sobre seus resultados, a IA pode prever se o tratamento quimioterápico pré-operatório beneficiaria novos pacientes com base em suas imagens CDI.
Conhecido como quimioterapia neoadjuvante, o tratamento pré-cirúrgico pode encolher os tumores para tornar a cirurgia possível ou mais fácil e reduzir a necessidade de grandes cirurgias, como mastectomias.
“Estou bastante otimista com essa tecnologia, pois a IA de aprendizado profundo tem o potencial de ver e descobrir padrões relacionados a se um paciente se beneficiará de um determinado tratamento”, disse Wong, diretor do VIP Lab e do Canada Research Chair. em Inteligência Artificial e Imagem Médica.
Um artigo sobre o projeto, Cancer-Net BCa: Breast Cancer Pathologic Complete Response Prediction using Volumetric Deep Radiomic Features from Synthetic Correlated Diffusion Imaging, foi recentemente apresentado no Med-NeurIPS como parte do NeurIPS 2022, uma importante conferência internacional sobre IA.
O novo algoritmo de IA e o conjunto de dados completo de imagens CDI de câncer de mama foram disponibilizados publicamente por meio da iniciativa Cancer-Net para que outros pesquisadores possam ajudar a avançar no campo.
Com informações de Science Daily.