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Nova pesquisa mostra que a IA pode ajudar a combater o câncer de mama

O modelo de IA usa imagens histopatológicas para diagnóstico preciso (Imagem Representacional)

Nova Delhi:

O câncer de mama é responsável por 13,6 por cento de todos os casos de câncer (masculino e feminino) na Índia, de acordo com o Relatório Mundial do Câncer de 2022 publicado pela IARC (Agência Internacional de Pesquisa sobre o Câncer). Entre as mulheres, ele chega a 26 por cento de todos os casos de câncer. Nos Estados Unidos, o câncer de mama é responsável por cerca de 30% de todos os novos casos de câncer entre as mulheres.

Novas pesquisas mostram que a Inteligência Artificial (IA) pode ajudar a combater essa doença ameaçadora. O diagnóstico precoce e preciso pode ser essencial para o tratamento entre os pacientes, e um sistema de IA recém-desenvolvido promete fazer isso com um diagnóstico quase perfeito.

Um artigo de pesquisa intitulado “Classificação de imagens baseada em aprendizado profundo para diagnóstico de subtipo e invasividade de câncer de mama a partir de histopatologia de imagem de lâmina inteira”, publicado no Cancers Journal no mês passado, detalha um modelo de IA que classifica e identifica diferentes tipos de câncer de mama presentes em uma paciente, além de descartar malignidade (câncer) em primeiro lugar, identificando tumores benignos.

O estudo — realizado por pesquisadores da Northeastern University, em Boston, juntamente com o Maine Health Institute for Research — desenvolveu um modelo de IA que analisa imagens histopatológicas (microscópicas em nível de tecido) de lâminas inteiras de tecido tumoral de mama em alta resolução.

O sistema de IA, que supera modelos anteriores de aprendizado de máquina (ML) no domínio ao combinar as previsões de outros modelos de ML, é capaz de identificar e classificar o tumor em maligno (canceroso) ou benigno (não canceroso) usando dados históricos fornecidos ao modelo durante o treinamento.

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Ele foi treinado em conjuntos de dados disponíveis publicamente chamados BreakHis (Breast Cancer Histopathological Database) e BACH (Breast Cancer Histopathology images). Para BACH, imagens microscópicas de tecido mamário foram meticulosamente rotuladas por especialistas médicos, categorizando as imagens em quatro classes – Normal, Benigno, Carcinoma In Situ e Carcinoma Invasivo.

Imagens de microscopia exemplares demonstrando as quatro classes no conjunto de dados BACH (Fonte da imagem: Cancers 2024, 16(12), 2222)

Imagens de microscopia exemplares demonstrando as quatro classes no conjunto de dados BACH (Fonte da imagem: Cancers 2024, 16(12), 2222)

E para BreakHis, que consiste em 9.109 imagens microscópicas de tecido tumoral de mama, foi usado para categorizar tumores benignos e malignos em 4 subclasses cada: tumores malignos em carcinoma ductal, carcinoma lobular, carcinoma mucinoso e carcinoma papilar, e tumores benignos em adenose, fibroadenoma, tumor filoide e adenoma tubular.

Imagens representativas de microscopia de tecidos mamários malignos e benignos do conjunto de dados BreakHis (Fonte da imagem: Cancers 2024, 16(12), 2222)

Imagens representativas de microscopia de tecidos mamários malignos e benignos do conjunto de dados BreakHis (Fonte da imagem: Cancers 2024, 16(12), 2222)

Juntos, o modelo ML ensemble tem uma precisão de 99,84 por cento. Tal métrica de desempenho durante o estágio de pesquisa e desenvolvimento mostra uma promessa otimista para a aplicação da tecnologia no mundo real.

“A IA não pode deixar de detectar um tumor na biópsia e não ficará exausta após diagnosticar 10 ou 20 pessoas”, disse Saeed Amal ao Northeastern Global News. Amal é professor de bioengenharia na Northeastern University e está liderando o projeto do modelo ensemble.

Além do diagnóstico, os sistemas de IA também fizeram progressos em prognóstico e previsões relacionadas a cânceres de mama. Por exemplo, a IA agora pode prever a resposta da quimioterapia neoadjuvante (NAC) do câncer de mama usando imagens de hematoxilina e eosina (colorações comuns em imagens de tecidos) de biópsias de agulha pré-quimioterapia. Os sistemas de IA responsáveis ​​pelo mesmo têm uma precisão de 95,15 por cento e foram detalhados em um artigo intitulado “Desenvolvimento de múltiplos pipelines de IA que preveem a resposta da quimioterapia neoadjuvante do câncer de mama usando tecidos corados com H&E”, publicado em maio de 2023 no Journal of Pathology.

Além disso, a IA também fez progressos significativos na identificação de metástase de linfonodos (disseminação de células cancerígenas pelos linfonodos) e na avaliação do estado hormonal, o que é importante para o tratamento do câncer de mama. Esses e muitos outros avanços feitos por intervenções de IA ao longo dos anos na luta contra o câncer de mama foram declarados em um artigo de revisão publicado na Diagnostic Pathology em fevereiro.

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