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Inteligência artificial prevê eficácia da quimioterapia no câncer de mama

Por| Editado por Luciana Zaramela | 17 de Fevereiro de 2023 às 10h54

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Wavebreakmedia/Envato
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Engenheiros dos EUA desenvolveram uma tecnologia de inteligência artificial capaz de prever se a quimioterapia será eficaz no tratamento de câncer de mama, o que representa mais um passo na luta contra a doença. A ideia é ajudar a evitar os graves efeitos colaterais da quimioterapia e abrir caminho para melhores resultados cirúrgicos.

"Determinar o tratamento certo para um determinado paciente com câncer de mama é muito difícil, e é crucial evitar efeitos colaterais desnecessários do uso de tratamentos que provavelmente não trarão benefícios reais para esse paciente", afirmam os autores do estudo.

Conforme argumenta a equipe, um sistema de inteligência artificial 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”.

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O tratamento visa encolher os tumores para tornar a cirurgia possível ou mais fácil e reduzir a necessidade de grandes cirurgias, como mastectomias. A própria equipe defende que a inteligência artificial tem potencial de ver e descobrir padrões relacionados aos benefícios do paciente de um determinado tratamento.

Câncer de mama

Anteriormente, descobrimos que é necessário realizar a mamografia regularmente, uma vez que a detecção precoce do câncer de mama pode salvar vidas. Segundo dados do Ministério da Saúde, nos últimos anos, o Brasil regrediu nos números de mamografias realizadas pelo Sistema Único de Saúde (SUS). Parte disso ocorre por causa da pandemia de covid-19.

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Vale lembrar que o câncer de mama pode começar de maneira silenciosa e os sintomas passam despercebidos no início da doença. A recomendação da Organização Mundial da Saúde (OMS) é que ao menos 70% das mulheres assintomáticas façam mamografia a fim de reduzir a mortalidade.

Fonte: Cornell University via Science Daily