Publicado em: 27 de março de 2023

Apesar dos grandes avanços em genética e imagens modernas, o diagnóstico pega de surpresa a maioria das pacientes com câncer de mama. Para alguns, chega tarde demais. O diagnóstico tardio significa tratamentos agressivos, resultados incertos e mais despesas médicas. Como resultado, a identificação de pacientes tem sido um pilar central da pesquisa do câncer de mama e da detecção precoce eficaz.

Com isso em mente, uma equipe do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT e do Hospital Geral de Massachusetts (MGH) criou um novo modelo de aprendizagem profunda que pode prever a partir de uma mamografia se um paciente desenvolver câncer de mama como cinco anos no futuro.

Em vez de identificar manualmente os padrões em uma mamografia que conduzem o câncer futuro, a equipe do MIT / MGH treinou um modelo de aprendizagem profunda para deduzir os padrões diretamente dos dados. Usando informações de mais de 90.000 mamografias, o modelo detectou padrões muito sutis para o olho humano detectar.

“Desde os anos 1960, os radiologistas notaram que as mulheres têm padrões únicos e amplamente variáveis ​​de tecido mamário visíveis na mamografia”, diz Lehman. “Esses padrões podem representar a influência da genética, hormônios, gravidez, lactação, dieta, perda de peso e ganho de peso. Agora podemos alavancar essas informações detalhadas para ser mais preciso em nossa avaliação de risco no nível individual”.

O projeto também visa tornar a avaliação de risco mais precisa para as minorias raciais, em particular. Muitos modelos iniciais foram desenvolvidos em populações brancas e eram muito menos precisos para outras raças. O modelo MIT / MGH, por sua vez, é igualmente preciso para mulheres brancas e negras. Isto é especialmente importante, dado que as mulheres negras demonstraram 42% mais probabilidade de morrer de câncer de mama, devido a uma ampla gama de fatores que podem incluir diferenças na detecção e acesso a cuidados de saúde.

Escrito por: Eumedicina / Clic News