Uma nova ferramenta de inteligência artificial (IA) desenvolvida por uma equipe da Universidade de Toronto pode reduzir significativamente o tempo necessário para criar programas de tratamento de radioterapia para indivíduos com câncer.
Para verificar os programas de tratamento relevantes produzidos pela IA, os pesquisadores analisaram 217 pacientes com câncer de cabeça e pescoço que tiveram seus esquemas de radioterapia desenvolvidos por meio de métodos tradicionais. Os planos eram semelhantes.
"Existem outros mecanismos de otimização de IA que foram desenvolvidos, mas o conceito por trás do nosso é que ele imita mais de perto as melhores práticas médicas atuais ", afirma Aaron Babier, o principal autor da pesquisa do Departamento de Engenharia da Universidade de Toronto.
No momento, o desenvolvimento de planos de radioterapia para o tumor de cada paciente individual pode levar dias, um tempo precioso para os pacientes, já que o câncer freqüentemente continua a crescer e evoluir, mas também para os médicos que passam algum tempo projetando essas estratégias intrincadas de tratamento.
Os cânceres de cabeça e pescoço são notoriamente difíceis de criar programas de tratamento, pois os tumores podem ser notavelmente diferentes de paciente para paciente. Os pesquisadores esperam que, como o instrumento funcionou tão bem nesse tipo de câncer complicado e complexo, ele deve ter a capacidade de lidar com os tipos de tumor mais prevalentes que não apresentam tanta variação, como o câncer de próstata.
Babier está ansioso para se preocupar, neste caso, que a IA não deva se tornar um substituto para os profissionais de saúde, mas pode poupar tempo realizando um trabalho de base significativo. Uma vez que o programa tenha feito um programa de tratamento, ele seria, no entanto, revisto por meio de um físico de radiação e mais alterado, levando mais algumas horas.
A IA é bem conhecida por desempenhar um papel importante no futuro do diagnóstico, monitoramento e terapia do câncer, mas alguns profissionais de saúde levantaram preocupações sobre a ética do uso de ferramentas de aprendizado de máquina para tomar decisões clínicas. Uma tal preocupação publicada em um artigo no início deste ano no New England Journal of Medicine por pesquisadores e médicos em Stanford disse:
'Os médicos devem compreender satisfatoriamente como os cálculos são criados, avaliar seriamente a origem das informações usadas para criar os modelos estatísticos desenvolvidos para prever resultados, compreender como os modelos funcionam e evitar tornar-se excessivamente dependente deles.'
Aqui está um problema bastante comum com os novos desenvolvimentos tecnológicos na medicina hoje em dia - a demanda por médicos para obter uma compreensão especializada dos novos métodos de diagnóstico que usam, para que possam entender completamente o quanto confiar neles para afetar suas decisões sobre os pacientes. Uma discussão semelhante está em andamento para biópsias líquidas perpetuamente controversas para câncer.
Apesar de todos esses problemas, o investimento em IA por pessoas do setor de saúde é comum, com grandes empresas como a Microsoft e a IBM usando-o para vários programas atualmente. Muitas empresas parecem ver a IA como uma possível solução para tentar agilizar o longo e obscenamente caro procedimento de descoberta de medicamentos. A BenchSci, empresa de biotecnologia sediada em Toronto, conta até hoje com 28 empresas farmacêuticas e 97 startups atualmente usando IA para seus processos de descoberta de medicamentos.
No caso de usar IA para ajudar no projeto de tratamento de radioterapia, Babier diz que seu instrumento específico é mais uma expansão do que está atualmente disponível para funcionários de saúde, ao invés de uma revolução.
"É basicamente um plugin bastante simples para ajudar com o que está atualmente lá em um ambiente clínico, mas usando parâmetros mais inteligentes do que os disponíveis atualmente", disse Babier.
A equipe da Universidade de Toronto não é a única trabalhando na otimização do tratamento de radiação com IA.