A era da IA na oncologia: otimismo cauteloso

Em 2020, a revista Nature Medicine, líder em técnicas de pesquisa, destacou a inteligência artificial (IA) e sua aplicação potencial no diagnóstico e monitoramento do câncer como um dos mais significativos marcos recentes na medicina oncológica.

Hoje, dois anos depois, esta técnica, baseada em algoritmos criada para que as máquinas desenvolvam capacidades semelhantes às humanas, representa a tecnologia de escolha devido a seu potencial para revolucionar a pesquisa do câncer, usando modelos de aprendizagem para pesquisar dados médicos e descobrir insights que ajudam a melhorar os resultados de saúde e a experiência do paciente.

Entretanto, durante o mesmo tempo em que muitos oncologistas estão jorrando de elogios, muitos outros estão levantando questões sobre seu uso na prática clínica. A solução? Otimismo cauteloso.

Aplicações em oncologia

A pandemia COVID-19 e os desafios que ela trouxe forçaram os sistemas de saúde em diferentes partes do mundo a buscar soluções alternativas para tratar seus pacientes de forma mais rápida e eficiente, encontrando na aprendizagem de máquinas e na IA uma ferramenta de apoio capaz de oferecer inúmeras aplicações, mas que ainda estão em um estágio muito inicial.

Isto foi explicado por médicos especialistas na reunião anual da Sociedade Americana de Oncologia (ASCO) em Chicago – a qual a equipe da LLYC Healthcare foi capaz de atender – e que destacou algumas das funções mais comuns aplicadas à medicina oncológica, bem como os desafios que ela representa.

Por exemplo, a análise de imagens como tomografias computadorizadas, raios-X, MRIs e outras, procurando lesões ou outras descobertas que um radiologista especialista possa perder. Tanto que um estudo pioneiro publicado em 2017 que analisou mais de 129.450 imagens clínicas de doenças de pele para classificar as lesões mostrou um resultado esperançoso, assim como a precisão do sistema na detecção de melanomas e carcinomas malignos. O resultado do sistema correspondeu ao dos dermatologistas profissionais.

Outra aplicação interessante da IA em oncologia é o potencial de tornar os ensaios clínicos mais produtivos e inclusivos, dado que na primeira fase os pesquisadores gastam muito tempo e recursos atribuindo códigos médicos aos resultados dos pacientes e atualizando dados relevantes. Com a aplicação da IA, este processo pode ser acelerado porque a máquina pode realizar uma pesquisa mais rápida e inteligente para estes resultados.

Recentemente, o professor de dados biomédicos de Stanford, James Zou, demonstrou que a IA pode ajudar a projetar regras de elegibilidade apropriadas para ensaios clínicos. Com seu algoritmo de nome de nave espacial, Trial Pathfinder, ele conseguiu combinar registros médicos eletrônicos e examinar os detalhes que permitem que alguns pacientes sejam elegíveis para um ensaio e outros pacientes sejam excluídos, duplicando o número de participantes potenciais e expandindo a área para incluir mais mulheres, menores e pacientes mais velhos.

Finalmente, esta ferramenta pode ser um grande avanço e uma economia de custos para empresas farmacêuticas que investem milhões de dólares e anos de pesquisa no desenvolvimento de novos medicamentos. Com esta grande tecnologia de análise de dados do seu lado, elas podem encontrar informações-chave extraídas de milhões de artigos científicos que podem ser usadas para desenvolver novos tratamentos ou encontrar dois ou mais medicamentos existentes com efeitos sinérgicos, permitindo às empresas farmacêuticas experimentar novas combinações de medicamentos, chamadas de “reposicionamento de medicação”.

Uma revolução, mas de uma forma ponderada

Embora pareça que esta tecnologia esteja em nossas vidas desde sempre porque estamos acostumados a usar algoritmos de previsão em nosso dia-a-dia como um GPS para chegar a um hotel ou ao SIRI bot da Apple quando queremos saber sobre a previsão do tempo para o dia seguinte, a realidade é que há muito ceticismo em torno de sua prática aplicada à medicina.

Dúvidas e críticas são mais válidas do que nunca porque quando se trata de permitir que os robôs tomem decisões que afetam os seres humanos, há muito a ser levado em consideração, pois pode haver situações em que a máquina não funciona bem, por exemplo, quando se trata de sugerir uma dosagem incorreta de uma droga ou não aplicar um algoritmo corretamente, tendo conseqüências terríveis para a saúde do paciente.

Por esta razão, os esforços para educar os médicos sobre a IA, a fim de integrar o uso da tecnologia em nossas práticas, são essenciais. Somente estabelecendo medidas e regulamentos específicos, tais como assegurar que organizações profissionais tenham tomado medidas para avaliar algoritmos na prática; obter garantia de qualidade por parte das Agências Reguladoras de Medicamentos ou saber como a lei atribuirá responsabilidade em caso de má prática, como destacado na revista JAMA, conseguiremos que médicos e hospitais considerem amplamente o uso de produtos baseados em IA.

Para resumir, esta é uma tecnologia com enorme potencial no campo da medicina e da luta contra o câncer, mas só terá sucesso se aqueles que a utilizam priorizarem a ética e a responsabilidade acima de tudo.