Biópsias feitas por IA têm taxa de sucesso equiparável à de médicos, diz estudo

Por Fidel Forato | 20 de Janeiro de 2020 às 18h23

A Inteligência Artificial (IA) está construindo novos caminhos para a área médica e isso não é de hoje. Para aumentar a precisão em procedimentos de alto risco, cirurgiões trabalham com a IA em conjunto com as novas técnicas de imagem (como ressonância magnética) em tempo real, nas salas de cirurgia. Assim, conseguem diagnosticar tumores com a mesma precisão dos patologistas e de forma muito mais rápida, de acordo com um recente artigo da revista Nature Medicine.

Para chegar a essa conclusão, o estudo envolveu exames do tecido cerebral de 278 pacientes, analisados ​​enquanto a cirurgia de tumores ainda estava em andamento. Nesses casos, cada amostra foi dividida ao meio, com uma metade para análise da IA e a outra sendo feita por um neuropatologista.

Após os laudos emitidos em tempo real, os diagnósticos foram julgados como corretos ou errados, baseado em testes mais longos e precisos, realizados após a cirurgia. Deu empate técnico: isso porque humanos estavam 93,9% corretos, enquanto a IA acertou 94,6% dos casos.

No geral, ambos cometeram falhas, porque o sistema diagnosticou errado 14 casos em que os humanos estavam certos. Já os médicos erraram em 17 casos, nos quais o computador estava correto.

IA tem a mesma precisão que médicos em diagnóstico (Foto: Reprodução/ The Sun )

Como funciona?

No método tradicional, o tecido é enviado para um laboratório, congelado e depois examinado através de um microscópio, em um processo que costuma levar cerca de 20 a 30 minutos — enquanto o paciente aguarda na sala de cirurgia. Já a nova técnica leva apenas dois minutos e meio. Como no método anterior, ela exige também que o tecido seja removido do cérebro, mas usa lasers para criar suas imagens e um computador para realizar a leitura, na própria sala de cirurgia.

A chave da nova análise está no uso de lasers que digitalizam as amostras de tecido com certos comprimentos de onda de luz, uma técnica chamada de espectroscopia Raman. Isso porque diferentes tipos de tecido dispersam a luz de maneiras distintas. Dessa forma, a luz atinge um detector, que emite um sinal. Por usa vez, esse sinal pode ser processado por um computador e essa máquina reconstrói a imagem, identificando o tecido. O sistema também gera imagens virtuais semelhantes aos slides tradicionais, utilizados por médicos.

Além de alcançar a precisão desejada, essa nova abordagem simplifica e agiliza a prática, até então padrão e demorada, das biópsias enquanto o paciente está na mesa de operação, para ajudar a orientar a cirurgia cerebral e o tratamento posterior.

"Embora, muitas vezes, tenhamos pistas baseadas na ressonância magnética pré-operatória, estabelecer o diagnóstico é um objetivo primário de quase todas as operações de tumores cerebrais, seja removendo um tumor ou apenas fazendo uma biópsia", explica Daniel A. Orringer, neurocirurgião da NYU Langone Health e um dos autores da publicação.

Além de acelerar o processo, a nova técnica também pode detectar alguns detalhes que os métodos tradicionais, talvez, não sejam capazes de ler, como a disseminação de um tumor ao longo das fibras nervosas [espécie de prolongamento dos neurônios]. Também diferente do método usual, o uso da IA não destrói a amostra do tecido, que pode ser usado novamente em testes adicionais.

Embora tenha sido desenvolvida para tratar de tumores cerebrais, a técnica pode funcionar em outros procedimentos, nos quais os médicos precisam analisar determinados tecidos dentro de uma operação, como na cabeça ou na mama. Por exemplo, há equipes que buscam desenvolver algoritmos para ajudar na detecção de câncer de pulmão, em tomografias computadorizadas, ou ainda para diagnosticar doenças oculares em pessoas com diabetes.

Orringer também destaca que esse novo procedimento pode contornar problemas decorrentes do baixo número de neuropatologistas, já que poderia, em tese, ajudar centros médicos que, por falta de recursos ou por estarem em regiões distantes, não possuem em seus quadros clínicos essa especialidade.

Controvérsias

Joshua Bederson, neurocirurgião do Mount Sinai Health System, alega que o método tradicional de examinar os tecidos durante uma cirurgia no cérebro geralmente leva muito mais que os 30 minutos sugeridos pelo estudo. Bederson também afirma que, em regra, os resultados humanos são muito menos precisos do que foi considerado no estudo.

Em alguns centros, o neurocirurgião comenta que os médicos responsáveis nem solicitam a análise porque não confiam nos resultados e preferem esperar pelo processamento de tecidos após a cirurgia, o que pode levar semanas para ser concluído. "Os neuropatologistas com quem trabalho são excelentes", defende Bederson. No entanto, "eles não querem que tomemos decisões que mudam a vida com base em algo que não é tão confiável.”

Onde está o problema do estudo, então? Bederson explica que os autores estabeleceram um padrão muito elevado para a análise de sua nova técnica, porque os especialistas humanos, que faziam as análises, vinham de três centros médicos reconhecidos pela excelência em neurocirurgia e neuropatologia: Universidade de Columbia, em Nova York; Universidade de Miami; e Universidade de Michigan.

"Eu acho que o que aconteceu com este estudo é que, como eles queriam fazer uma boa comparação, eles tinham o melhor do melhor do método tradicional, que eu acho que excede em muito o que está disponível na maioria dos casos", especula Bederson sobre os resultados tão próximos entre as duas técnicas.

Novo método aumenta precisão sobre diagnósticos de tumores cerebrais (Foto: Divulgação/ Facebook)

Treinamento da IA

Para chegarem à nova técnica, os pesquisadores utilizaram imagens de 415 pacientes, submetidos a cirurgia cerebral, e assim treinaram o sistema de inteligência artificial para identificar dez tipos mais comuns de tumor cerebral. No entanto, para alguns tipos de tumores cerebrais, por serem muito raros, os cientistas não encontraram dados suficientes que permitissem o treinamento de um sistema com IA.

Mesmo assim, o autor do estudo comenta que "não poderia ter esperado um resultado melhor". Para Orringer, a combinação de um algoritmo mais a intuição humana pode melhorar em um nível sem precedentes a capacidade médica em prever um diagnóstico.

Outro ponto sobre a importância dos resultados é que, segundo Orringer, ele usa o sistema para determinar se havia removido o máximo possível de um tumor cerebral ou se deveria continuar cortando. Isso porque "se eu tiver seis perguntas durante uma operação, posso respondê-las sem ter seis vezes 30 ou 40 minutos", explica sobre um procedimento que não poderia fazer antes.

"Isso não mudará a cirurgia no cérebro", completa o autor, "mas acrescentará uma nova ferramenta significativa" para ajudar no procedimento.

Fonte: The New York Times

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