A inteligência artificial (IA) tem tido um papel crescente na medicina, uma vez que se propõe a analisar, organizar e entender uma quantidade muito grande de informações, dados, imagens, laudos, resultados de estudos científicos e algoritmos de estratificação de risco, de prognóstico e de opções terapêuticas diversas. Os dois principais ramos associados à IA na medicina são virtuais e físicos. O componente virtual inclui aprendizado de máquina e algoritmos, enquanto a IA física inclui dispositivos médicos e robôs para a prestação de cuidados. A IA é usada com sucesso na segmentação tumoral, diagnóstico histopatológico, diagnóstico genômico e molecular, rastreamento do desenvolvimento do tumor e estratificação dos fatores prognóstico e preditivos (para a seleção dos melhores tratamentos).
A IA pode ter um imenso impacto na oncologia chamada “de precisão”. Medicina de precisão ou medicina personalizada é uma abordagem médica subjetiva que permite que os médicos selecionem a opção de tratamento mais benéfica para o paciente. O tratamento é baseado na assinatura molecular do tumor, histórico da doença e condição de saúde atual. Embora a ideia de medicina personalizada não seja a mais recente, os avanços excessivos no campo da ciência e da tecnologia médicas estão ajudando a acelerar a pesquisa nesse campo. A inteligência artificial já oferece aplicações importantes e crescentes nos processos de descoberta de medicamentos, identificação das vias moleculares de tumores, pesquisa e desenvolvimento de novos medicamentos chamados alvo-moleculares, validação de medicamentos, descoberta de doenças com o mesmo perfil genético, descoberta de novos biomarcadores, descoberta de mecanismos moleculares de efeitos farmacológicos, análise do grupos de pacientes mais responsivos a um tratamento específico e também nos algoritmos de interpretação de sequenciamentos genômicos e imagens radiológicas e anátomo-patológicas.
Exemplificando, em um estudo recente de coorte de 26.525 pacientes atendidos em práticas oncológicas em um grande sistema de saúde acadêmico, algoritmos de aprendizado de máquina identificaram com precisão pacientes com alto risco de mortalidade em 6 meses, com boa discriminação e valor preditivo positivo. Quando o algoritmo de aumento de gradiente foi aplicado em tempo real, a maioria dos pacientes classificados como de alto risco foi considerada adequada pelos médicos oncológicos para a expectativa de que seriam portadores de uma doença grave.
Papel da IA na prevenção do câncer
A IA pode ser de extrema utilidade tanto na prevenção como no diagnóstico precoce através de exames de imagem de rastreamento. Na prevenção, ela se aplica bem na elaboração de algoritmos de estratificação de fatores de risco para o desenvolvimento de determinados tipos de câncer, sejam eles ambientais ou hereditários e, assim sendo, orienta estratégias personalizadas de redução de risco e rastreamento para diagnóstico precoce. No caso das síndromes hereditárias de predisposição ao câncer, a IA nos ajuda a identificar as variantes genéticas herdadas (mutações gênicas) em nosso DNA com mais segurança e eficácia, uma vez que trabalhamos com bilhões de sequências de nucleotídeos presentes em nosso DNA. Já com relação ao rastreamento para diagnóstico precoce, a IA pode analisar com precisão imagens tanto de órgãos (como pele, por exemplo) quanto de exames radiológicos, anátomo-patológicos ou moleculares, identificando indícios de câncer em fase precoce, indicando assim uma terapêutica menos agressiva e mais direcionada e efetiva.
O Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) e o Massachusetts General Hospital desenvolveram um modelo para prever o câncer de mama até cinco anos antes de ele se manifestar. Os pesquisadores testaram a tecnologia com dados de 2009 a 2012 provenientes de 90 mil mamografias de mais de 6 mil pacientes do Massachusetts General Hospital. O sistema de inteligência artificial conseguiu detectar padrões sutis que não podiam ser identificados por humanos nos tecidos mamários, conseguindo antever as chances do desenvolvimento do câncer. A inteligência artificial previu 31% dos casos de pacientes de alto risco, o que é uma melhora significativa na prevenção da doença, uma vez que as técnicas tradicionais anteriores podiam prever apenas 18% desses casos.
Temos grande expectativa de que essa aplicação da IA seja cada vez mais utilizada. Além de exames mamográficos, exames tomográficos de rastreamento também podem ser melhor avaliados pela IA. Um estudo recente, conduzido por pesquisadores do Google e diversos centros médicos dos Estados Unidos, mostrou ótimos resultados da IA na identificação precoce de câncer de pulmão: só no ano passado, a doença causou a morte de 1,7 milhão de pessoas. Os pesquisadores criaram uma rede neural com base em IA, “treinada” através do uso de diversas tomografias de pacientes cujos diagnósticos eram já conhecidos. Alguns revelavam o aparecimento de câncer de pulmão, algumas tomografias apresentavam exames de pacientes saudáveis e outros exames apresentavam nódulos que depois foram identificados como malignos. A rede desenvolvida tem como base um algoritmo que aprende à medida que é utilizado. Ele passa por um processo conhecido como aprendizado profundo (deep learning), algo já utilizado para permitir que computadores compreendam a fala e identifiquem objetos. Essa experiência foi preliminarmente exitosa, tendo como o resultado a identificação correta da maioria dos casos de nódulos malignos.
A IA nos procedimentos cirúrgicos, exames complementares e tratamento personalizado do câncer
A IA já é utilizada por nós, que trabalhamos com oncologia de precisão e oncogenômica, na identificação correta e precisa das chamadas drogas alvo-moleculares através do sequenciamento genético tumoral. Melhor explicando: o DNA tumoral é sequenciado através da moderna tecnologia do sequenciamento de nova geração (NGS), que tem a capacidade de sequenciar todo o genoma de um tumor em poucos dias.
Entretanto, diversas variantes (como mutações) são identificadas, cabendo então ao auxílio da IA o cruzamento dessas variantes com as melhores drogas-alvo já testadas na literatura e que atuem especificamente em tumores com essas variações.
A IA também se mostra promissora na cirurgia robótica, não só na padronização dos procedimentos pré-operatórios como no poder de decisão: a IA é capaz de analisar as circunstâncias para escolher em seu banco de dados a técnica mais apropriada para aquela cirurgia através da montagem e interpretação de algoritmos, que por sua vez levam em consideração inúmeros dados da literatura médica, fatores prognósticos, preditivos, biomarcadores sanguíneos ou moleculares, história clínica e mesmo exames de imagem, auxiliando assim o médico na decisão da melhor conduta a ser tomada.