Câncer é uma palavra que ainda assusta, e para muitos é difícil imaginar, num primeiro momento, que seja possível vencer essa doença. Embora continue sendo uma das principais causas de morte no Brasil e no mundo, avanços recentes em pesquisas, diagnóstico e tratamento têm aumentado a chance de cura, prolongado a sobrevida e melhorado a qualidade de vida dos pacientes. Novas terapias como imunoterapia, terapias-alvo, anticorpos monoclonais, terapias celulares e outros medicamentos revolucionários contribuem para desfechos cada vez melhores.

Apesar desse cenário otimista, em algumas situações, particularmente quando os tumores são diagnosticados em estágios mais avançados, os resultados não são tão bons quanto gostaríamos, e infelizmente muitos pacientes ainda acabam falecendo pela doença. A complexidade dos processos intracelulares, associados à formação do câncer, e os mecanismos intrínsecos de resistência, ligados a uma instabilidade genômica peculiar das células tumorais, explica parte dessa dificuldade. A incorporação da inteligência artificial (IA) é a mais nova esperança para superarmos essas dificuldades.

Avanços em “machine learning” e “deep learning” permitem que um volume crescente de dados possa ser analisado, possibilitando melhorias em várias áreas do tratamento oncológico, estabelecendo estratégias e possibilitando o desenvolvimento de novas terapias de maneira muito mais rápida do que era possível até muito recentemente. O resultado final será mais agilidade, precisão e uma personalização crescente do cuidado oncológico.

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A capacidade da IA em analisar imagens com alta tecnologia faz com que especialidades como patologia e radiologia sejam terrenos férteis para o desenvolvimento de programas específicos, que auxiliem os médicos a fazerem diagnósticos mais rápidos e precisos. Não é, portanto, uma surpresa que sejam áreas onde a IA esteja avançada e incorporada a muitas práticas. Isso torna o objetivo da detecção precoce de tumores uma realidade cada vez mais próxima.

Combinada com testes de sequenciamento do DNA e de genes associados à formação dos tumores, a IA tem sido utilizada para a análise e correlação de informações genéticas e moleculares com bancos de dados sobre diferentes tratamentos, atualizados praticamente em tempo real, algo que seria um trabalho enorme se fosse feito manualmente. Isso permite a individualização dos tratamentos, aumentando assim as chances de sucesso.

Na mesma linha, a IA tem auxiliado a indústria farmacêutica a desenvolver novos tratamentos, desenhando, testando e selecionando medicamentos de forma virtual. Assim é possível prosseguir com o desenvolvimento físico somente das moléculas mais promissoras, encurtando o tempo e reduzindo o custo de desenvolvimento.

Fotos: Reprodução

Apesar de todos esses avanços, o uso da IA na medicina ainda enfrenta desafios e obstáculos importantes. Isso porque a diversidade e a qualidade dos dados disponíveis para treinar os algoritmos são fundamentais para garantir resultados certeiros e confiáveis, o que nem sempre acontece, dependendo da plataforma e informações utilizadas. Outro ponto é que a integração da IA ao sistema de saúde exige investimentos em infraestrutura, capacitação de profissionais e regulamentações claras sobre privacidade e segurança dos dados.

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A IA já é uma realidade nos consultórios e hospitais e será cada vez mais presente. O conhecimento médico cresce de forma exponencial, e precisamos dessas ferramentas para assegurar que estejamos oferecendo o que há de melhor para os nossos pacientes. Apesar disso, a medicina continuará dependendo da figura médica humana. No presente formato, ela brilha como um extensor das capacidades de cada profissional, tornando sua prática mais eficiente, rápida e segura. 

Fonte: O Globo