THE NEW YORK TIMES - LIFE/STYLE - Dentro de um quarto escuro no Bács-Kiskun County Hospital, nos arredores de Budapeste, a Dra. Éva Ambrózay, uma radiologista com mais de duas décadas de experiência, olhou para um monitor de computador que mostrava a mamografia de uma paciente.
Dois radiologistas haviam dito anteriormente que o raio-X não mostrava nenhum sinal de que a paciente tinha câncer de mama. Mas Ambrózay estava olhando atentamente para várias áreas circuladas em vermelho, que o software de inteligência artificial havia sinalizado como potencialmente cancerígenas.
“Isso é alguma coisa”, ela disse. Ela logo pediu que a mulher fosse chamada de volta para uma biópsia, que acontecerá na próxima semana.
Os avanços na IA estão começando a oferecer progressos na triagem do câncer de mama, detectando os sinais que os médicos não percebem. Até agora, a tecnologia está mostrando uma capacidade impressionante de identificar o câncer, pelo menos tão bem quanto os radiologistas humanos, de acordo com os primeiros resultados e radiologistas, no que é um dos sinais mais tangíveis até o momento de como a IA pode melhorar a saúde pública.
A Hungria, que possui um robusto programa de triagem de câncer de mama, é um dos maiores campos de teste da tecnologia em pacientes reais. Em cinco hospitais e clínicas que realizam mais de 35.000 exames por ano, os sistemas de IA foram implantados a partir de 2021 e agora ajudam a verificar sinais de câncer que um radiologista pode ter ignorado. Clínicas e hospitais nos Estados Unidos, Grã-Bretanha e União Europeia também estão começando a testar ou fornecer dados para ajudar a desenvolver os sistemas.
O uso de IA está crescendo à medida que a tecnologia se tornou o centro de um boom no Vale do Silício, com o lançamento de chatbots como o ChatGPT mostrando como a IA tem uma capacidade notável de se comunicar em prosa humana - às vezes com resultados preocupantes. Construída a partir de uma forma semelhante usada por chatbots cujo modelo é o cérebro humano, a tecnologia de triagem de câncer de mama mostra outras maneiras pelas quais a IA está se infiltrando na vida cotidiana.
O uso generalizado da tecnologia de detecção de câncer ainda enfrenta muitos obstáculos, disseram médicos e desenvolvedores de IA. Ensaios clínicos adicionais são necessários antes que os sistemas possam ser amplamente adotados como um segundo ou terceiro leitor automatizado de exames de câncer de mama, além do número limitado de lugares que agora usam a tecnologia. A ferramenta também deve mostrar que pode produzir resultados precisos em mulheres de todas as idades, etnias e tipos físicos. E a tecnologia deve provar que pode reconhecer formas mais complexas de câncer de mama e reduzir os falsos positivos que não são cancerígenos, disseram os radiologistas.
As ferramentas de IA também geraram um debate sobre se substituirão os radiologistas humanos, com os fabricantes da tecnologia enfrentando um escrutínio regulatório e a resistência de alguns médicos e instituições de saúde. Por enquanto, esses temores parecem exagerados, com muitos especialistas dizendo que a tecnologia só será eficaz e confiável para os pacientes se for usada em parceria com médicos treinados.
E, finalmente, a IA pode salvar vidas, disse o Dr. László Tabár, um importante educador em mamografia na Europa, que disse ter sido conquistado pela tecnologia depois de, a partir de vários fornecedores, analisar seu desempenho na triagem de câncer de mama.
“Estou sonhando com o dia em que as mulheres poderão ir a um centro de câncer de mama e perguntar: ‘Você tem IA ou não?’”, ele disse.
Centenas de imagens por dia
Em 2016, Geoff Hinton, um dos principais pesquisadores de IA do mundo, argumentou que a tecnologia ofuscaria as habilidades de um radiologista em cinco anos.
“Acho que se você trabalha como radiologista, é como Coiote do desenho animado”, ele disse ao The New Yorker em 2017. “Você já está à beira do precipício, mas ainda não olhou pra baixo. Não há chão embaixo.”
Hinton e dois de seus alunos da Universidade de Toronto construíram um sistema de reconhecimento de imagem que pode identificar com precisão objetos comuns, como flores, cachorros e carros.
A tecnologia no centro de seu sistema - chamada de rede neural - é modelada com base na forma com que o cérebro humano processa informações de diferentes fontes. É o que serve para identificar pessoas e animais em imagens postadas em aplicativos como o Google Fotos, e permite que Siri e Alexa reconheçam as palavras que as pessoas falam. As redes neurais também impulsionaram a nova onda de chatbots, como o ChatGPT.
Muitos defensores da IA acreditavam que essa tecnologia poderia ser facilmente aplicada para detectar doenças e enfermidades, como o câncer de mama em uma mamografia. Em 2020, houve 2,3 milhões de diagnósticos de câncer de mama e 685 mil mortes pela doença, segundo a Organização Mundial da Saúde.
Mas nem todos achavam que substituir os radiologistas seria tão fácil quanto previu Hinton. Peter Kecskemethy, um cientista da computação que cofundou a Kheiron Medical Technologies, uma empresa de software que desenvolve ferramentas de IA para ajudar os radiologistas a detectar sinais precoces de câncer, sabia que a realidade seria mais complicada.
Kecskemethy cresceu na Hungria passando uma temporada em um dos maiores hospitais de Budapeste. Sua mãe era radiologista, o que lhe deu uma visão em primeira mão das dificuldades de encontrar uma pequena malignidade em uma imagem. Os radiologistas costumam passar horas todos os dias em uma sala escura olhando para centenas de imagens e tomando decisões que mudam a vida dos pacientes.
“É tão fácil não ver pequenas lesões”, disse a Dra. Edith Karpati, mãe de Kecskemethy, que agora é diretora de produtos médicos da Kheiron. “Não dá para manter o foco.”
Kecskemethy, junto com o cofundador da Kheiron, Tobias Rijken, especialista em aprendizado de máquina, disse que a IA deve ajudar os médicos. Para treinar seus sistemas de IA, eles coletaram mais de 5 milhões de mamografias de pacientes cujos diagnósticos já eram conhecidos, fornecidas por clínicas na Hungria e na Argentina, além de instituições acadêmicas, como a Emory University. A empresa, que fica em Londres, também paga 12 radiologistas para rotular imagens usando um software especial que ensina a IA a detectar um crescimento cancerígeno por sua forma, densidade, localização e outros fatores.
A partir dos milhões de casos que o sistema alimenta, a tecnologia cria uma representação matemática de mamografias normais e com câncer. Com a capacidade de olhar para cada imagem de forma mais granular do que o olho humano, ele compara essa linha de base para encontrar anormalidades em cada mamografia.
No ano passado, após um teste em mais de 275.000 casos de câncer de mama, a Kheiron relatou que seu software de IA igualou o desempenho de radiologistas humanos ao atuar como o segundo leitor de exames de mamografia. Também reduziu a carga de trabalho dos radiologistas em pelo menos 30% porque reduziu o número de raios-X que eles precisavam ler. Em outros resultados de uma clínica húngara no ano passado, a tecnologia aumentou a taxa de detecção de câncer em 13% porque mais malignidades foram identificadas.
O National Cancer Institute estimou que cerca de 20% dos cânceres de mama não são percebidos durante as mamografias de rastreamento.
Constance Lehman, professora de radiologia na Harvard Medical School e chefe de imagem e radiologia da mama no Massachusetts General Hospital, pediu aos médicos que mantenham a mente aberta.
“Não somos irrelevantes”, ela disse, “mas há tarefas que os computadores executam melhor”.
No Bács-Kiskun County Hospital, nos arredores de Budapeste, Ambrózay disse que inicialmente estava cética em relação à tecnologia - mas foi rapidamente conquistada. Ela mostrou o raio-X de uma mulher de 58 anos com um pequeno tumor detectado pela IA que Ambrózay teve dificuldade em ver.
A IA viu algo, ela disse, “que parecia surgir do nada”. /TRADUÇÃO LÍVIA BUELONI GONÇALVES
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