Um sistema de inteligência artificial (IA) desenvolvido por pesquisadores da Universidade de Glasgow e da Universidade de Nova York promete revolucionar o diagnóstico e tratamento do câncer. Batizado de aprendizagem de fenótipo histomorfológico (HPL), o sistema é capaz de analisar imagens de alta resolução de amostras de tecido de adenocarcinoma de pulmão e identificar padrões que indicam a presença da doença com precisão impressionante.
Os patologistas humanos tradicionalmente examinam lâminas de tecido ao microscópio para identificar o tipo e estágio do câncer em pacientes. No entanto, esse processo é demorado e sujeito a erros humanos. Com a ajuda do sistema HPL, os pesquisadores conseguiram identificar corretamente características de células escamosas de câncer de pulmão com uma precisão de 99%.
O algoritmo do HPL foi treinado para reconhecer padrões visuais nas amostras de tecido e correlacioná-los com os resultados clínicos dos pacientes. Os resultados mostraram que o sistema foi capaz de prever com precisão a probabilidade e o momento do retorno do câncer em 72% das vezes, superando a precisão dos patologistas humanos, que alcançaram 64%.
Além do câncer de pulmão, o sistema HPL também foi testado em outros 10 tipos de câncer, com resultados igualmente precisos. O professor John Le Quesne, um dos pesquisadores envolvidos no estudo, destacou a importância do sistema HPL na aceleração do diagnóstico e tratamento do câncer.
Ele ressaltou que o sistema aprendeu a “falar a linguagem do câncer” e a interpretar padrões complexos nas amostras de tecido de forma precisa e imparcial. Essa combinação de experiência humana e análise de IA pode melhorar significativamente a precisão dos diagnósticos e as avaliações dos resultados dos pacientes, levando a um tratamento mais personalizado e eficaz.
O estudo foi publicado na revista Nature Communications e contou com a colaboração de pesquisadores de outras instituições renomadas, como a University College London e o Instituto Karolinska, na Suécia. Os resultados do estudo representam um avanço significativo no campo da medicina personalizada e da inteligência artificial aplicada à saúde.
