Sistema detecta tumores residuais em segundos, superando os métodos tradicionais e melhorando a precisão nas neurocirurgias
Pesquisadores desenvolveram um modelo de inteligência artificial (IA) que, em apenas 10 segundos, pode identificar se há tumor residual em uma cirurgia cerebral, superando significativamente os métodos tradicionais.
O sistema, chamado FastGlioma, foi criado por equipes da Universidade de Michigan e da Universidade da Califórnia em São Francisco e foi detalhado em um estudo publicado na Nature.
A tecnologia pode ser um divisor de águas para a neurocirurgia, melhorando a precisão e velocidade na identificação de tumores restantes durante a remoção de gliomas — tipos de câncer cerebral.
Durante a cirurgia, é comum que não seja possível remover completamente o tumor, já que o tecido tumoral muitas vezes se mistura ao tecido saudável. Métodos tradicionais, como imagens de ressonância magnética e agentes fluorescentes, nem sempre são eficazes e dependem de equipamentos específicos.
Como o sistema funciona
- O FastGlioma usa IA para analisar imagens microscópicas de alta resolução, alcançando uma precisão de aproximadamente 92% na detecção de tumor residual.
- Em comparação com métodos convencionais, que falham em detectar tumor de alto risco em 25% das vezes, a IA tem uma taxa de falha de apenas 3,8%.
- A tecnologia combina imagens ópticas com modelos de IA treinados em mais de 11.000 espécimes de tumor, permitindo que os cirurgiões determinem rapidamente se mais ressecção é necessária.
Além de ser uma ferramenta acessível e de baixo custo, o FastGlioma tem o potencial de ser usado em diversos tipos de câncer, incluindo tumores cerebrais pediátricos, como meduloblastoma e meningiomas, e pode ser expandido para outras áreas, como câncer de pulmão, próstata e mama.
Este avanço representa um passo importante na aplicação da IA na medicina, especialmente na cirurgia de tumores, oferecendo maior precisão e melhor qualidade de vida para os pacientes.
