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IA ajuda a detetar cancro da mama e torna cirurgias mais precisas. Estamos a chegar a um ponto em que "deixa de fazer sentido não usá-la"

Do rastreio e diagnóstico ao planeamento cirúrgico e reabilitação, a IA é o "nome da moda" também na medicina. Especialistas dizem que há um longo caminho pela frente, mas que é impossível recuar.

O dia 1 de setembro trouxe consigo um diagnóstico “aterrador”. Quando Rita Araújo, de 59 anos, entrou no consultório percebeu de imediato que algo estava errado. Os piores receios foram confirmados pelas palavras seguintes do médico. Os resultados da mamografia de rotina, que se aconselha que as mulheres realizem a cada dois anos, a partir dos 50, mostravam que tinha cancro da mama — o mais comum em todo o mundo nas mulheres. A partir daí deu início aos tratamentos tradicionais, uma quimioterapia desgastante seguida de uma cirurgia para remover o tumor, mas pelo caminho viria a fazer parte de um ensaio clínico que, com recurso a uma ferramenta de Inteligência Artificial (IA), pretende mostrar às pacientes quais podem ser os resultados das cirurgias reconstrutivas.

A investigação, liderada por um consórcio de instituições — entre as quais a Fundação Champalimaud e o Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência (INESC TEC) –, é apenas uma de várias que procuram misturar a Inteligência Artificial nas várias etapas do tratamento do cancro da mama. Do rastreio e diagnóstico ao planeamento cirúrgico e reabilitação, a IA é o “nome da moda” também na medicina. “Estamos numa fase em que há um grande entusiasmo neste tema”, começa por dizer ao Observador Maria João Cardoso, coordenadora da equipa cirúrgica da Unidade de Mama da Fundação Champalimaud e investigadora principal do ensaio clínico em que Rita Araújo participa.

“A inteligência artificial tem vindo a ter uma progressão muito grande, numas áreas maiores do que outras. Na medicina, apesar de já haver algumas coisas que estão numa fase muito avançada, do ponto de vista prático, da utilização do dia-a-dia, nós temos muito pouca coisa“, acrescenta. O investigador Jaime Cardoso, do INESC TEC e parceiro no mesmo projeto, corrobora. Nota que já há “uma competição muito próxima entre o algoritmo e o especialista”, mas refere que há áreas, como a de problemas relacionados com o cancro da pele; em que rapidamente se atingiram algoritmos “bastante interessantes”; e outras, como a do cancro da mama, em que ainda há um longo caminho a percorrer.

“Há áreas onde já há soluções validadas e aprovadas clinicamente e no caso do cancro da mama não é das que estão mais à frente nessa perspetiva“, explica. Isso deve-se, por um lado, a algumas “dificuldades intrínsecas”, em particular a questão do volume de dados necessário para treinar e testar as ferramentas de IA. É esta e outras lacunas que investigadores um pouco por todo o mundo vão tentado colmatar para garantir que os pacientes têm ao seu dispor os melhores cuidados possíveis face a uma doença cujos tratamentos muito evoluíram e que, com uma taxa de mortalidade que tem vindo a diminuir, pretende apostar na sobrevida e qualidade de vida.

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IA pode tornar a deteção do cancro da mama mais exata

Quando, em setembro do ano passado, Rita Araújo se dirigiu a um hospital para realizar uma mamografia e outros exames de rotina necessários, seguiram-se os procedimentos tradicionais. No caso da mamografia, o protocolo hospitalar, usado na maior parte dos países da Europa, dita que o exame seja analisado por dois radiologistas — nos Estados Unidos, por exemplo, é geralmente apenas um. Mas este procedimento poderá vir a mudar um dia, com vários estudos publicados a provar que algumas ferramentas de IA podem ter um impacto significativo na deteção do cancro.

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Um estudo preliminar sueco, publicado em agosto do ano passado, olhou para as mamografias de mais de 80 mil mulheres e concluiu que a análise por IA é tão eficaz como a de dois radiologistas a trabalhar juntos, não aumenta o número de falsos positivos e alivia a carga de trabalho dos profissionais de saúde, que chegam a analisar centenas de imagens por dia. Os resultados, detalhados na revista The Lancet Oncology, mostram “uma taxa de deteção de cancro semelhante” em comparação com a leitura-padrão: no primeiro caso foi detetado cancro da mama em 244 mulheres (28%), em comparação com as 203 (25%) que foram diagnosticadas com a doença depois do rastreio padrão. A taxa de falsos positivos foi idêntica nos dois grupos (1,5%). Com AI, a carga de trabalho dos profissionais foi reduzida em cerca de 44%.

No mesmo âmbito, a empresa britânica Kheiron Medical, que desenvolve ferramentas de IA para ajudar radiologistas a detetar sinais precoces de cancro, criou em parceria com a Imperial College London uma ferramenta de IA que foi capaz de detetar até 13% mais casos de cancro da mama em pacientes. No estudo, publicado em novembro na revista Nature Medicine, os investigadores introduziram a ferramenta, batizada com o nome Mia, como um leitor adicional das mamografias feitas a 25.065 mulheres em quatro centros da Hungria e as conclusões superaram as expectativas dos investigadores.

Os casos foram analisados pela Mia, que sinalizou vários falsos negativos a um terceiro radiologista, que chamou as mulheres em causa para mais testes. Nessa fase foram detetados vários casos de cancro que, de outro modo, teriam passado despercebidos. As conclusões foram reforçadas numa avaliação que decorreu na Escócia e permitiu a deteção de 11 casos de cancro, explica ao Observador Annie Ng, investigadora da Kheiron Medical e uma das autoras do estudo. Uma nova investigação que estão agora a desenvolver, e cujos resultados serão publicados em breve, pretende colmatar algumas lacunas do anterior. Para isso vai olhar em particular para diferentes áreas geográficas do Reino Unido e etnias — sabe-se que determinados grupos são historicamente sub-representados neste tipo de estudos.

"Todas as evidências que estamos a produzir mostram que com IA é possível reduzir os falsos negativos e os falsos positivos. Estamos a chegar a um ponto em que deixa de fazer sentido não usar IA."
Annie Ng, investigadora da empresa britânica Kheiron Medical

“Todas as evidências que estamos a produzir mostram que com IA é possível reduzir simultaneamente os falsos negativos e os falsos positivos. Estamos a chegar a um ponto em que deixa de fazer sentido não usar IA“, sublinha Annie Ng. A investigadora acrescenta que vão notando uma “superioridade” em todas os parâmetros (taxa de deteção, sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo).

O cirurgião Pedro Gouveia, investigador da Fundação Champalimaud que lidera um projeto de um consórcio português que pretende usar a IA para melhorar a precisão da cirurgia do cancro da mama, sublinha que a área da imagem foi uma das que mais cedo começaram a interagir com a IA. “O desenvolvimento tem sido tão importante que, por exemplo, nos Estados Unidos já se pergunta ao doente se quer fazer a mamografia com ou sem assistência artificial”, refere. Ao Observador, Pedro Gouveia descreve um período “muito singular e empolgante” que, admite, também pode ser acompanhado por algumas “desconfianças”.

O investigador reconhece que ainda há um “gap entre os tecnologistas e a medicina” que só pode ser preenchido com a ciência. “A ciência dos dados”, diz Pedro Gouveia, “que permite a organização dos mesmos e, depois, a criação e a implementação de metodologias que possam provar, sob a forma de estudos clínicos, que a nova tecnologia, incorporando as mais diversas formas de inteligência artificial, tem um impacto superior” aos processos que os médicos seguem hoje em dia. Destaca nesse caminho a importância da regulação, lembrando a recente aprovação pelo Parlamento Europeu do primeiro regulamento para IA, e também a partilha, com segurança, de dados entre instituições, como a que será permitida pelo Espaço Europeu de Dados em Saúde.

Perceber qual é a melhor opção para a doente “depende da própria doente”. E a IA pode ajudar

Muito antes de o tema da Inteligência Artificial se tornar “moda” e antes da criação dos grandes modelos de linguagem (em inglês, Large Language Models) — o Chat GPT é apenas um deles –, uma equipa liderada por Maria João Cardoso e Jaime Cardoso já procurava formas de introduzir a IA no caminho do tratamento do cancro. Inicialmente, explica o investigador do INESC TEC, começaram a olhar para a qualidade de vida das pacientes pós cirurgia e a avaliação da qualidade estética do resultado, uma vez que isso “tem um impacto enorme” na qualidade de vida.

Numa fase inicial, os investigadores desenvolveram um software que usa IA (o BCCT.core) e é capaz de classificar automaticamente a qualidade estética dos resultados das cirurgias. Mas quiseram ir mais longe e criar um mecanismo que permitisse às pacientes ter uma ideia real sobre qual poderia ser o resultado estético da sua cirurgia reconstrutiva e permitir-lhes ter uma palavra a dizer sobre o procedimento que viam como tendo o resultado mais próximo do que desejavam. “Perceber qual é a melhor opção para a doente depende da própria doente. É uma decisão que tem que ser tomada em conjunto com ela”, sublinha ainda Jaime Cardoso.

"Eu explico [as opções], mas chego ao fim e as pessoas perguntam: 'Mas vai ficar aqui um buraco?'. É que é muito difícil visualizar."
Maria João Cardoso, coordenadora da equipa cirúrgica da Unidade de Mama da Fundação Champalimaud

Nesse sentido começaram a construir, a partir de 2013, uma base de dados com as imagens das pacientes antes e depois da cirurgia. Nesse momento, a maior parte dos centros da Europa, mesmo os mais desenvolvidos, não faziam este tipo de registo, que foi entretanto incluído nos critérios de qualidade europeu — atualmente, pelo menos 30% das doentes operadas em cada centro reconhecido europeu têm que ser fotografadas antes e depois. Em 2022 puderam, finalmente, pôr a ideia à prova ao receber financiamento da Comissão Europeia para dar a início a um ensaio clínico para comparar o nível de satisfação estética das doentes cuja escolha do tipo de cirurgia integra IA avançada com o das doentes que utilizam o procedimento convencional.

O ensaio, que já decorre há dois anos, pode ajudar a colmatar uma dificuldade sentida por vários profissionais de saúde ao explicar às pacientes as vantagens e desvantagens de cada tratamento e os resultados que se podem esperar, diz a cirurgiã Maria João Cardoso. Por vezes, faz-se alguns rabiscos numa folha de papel para ajudar as doentes a ter uma ideia do que está em causa, mas é um diálogo “difícil” e que tem um grande impacto nas expectativas da doente. “Eu explico [as opções], mas chego ao fim e as pessoas perguntam: ‘Mas vai ficar aqui um buraco?’. É que é muito difícil visualizar“, refere.

Onde é que entra a Inteligência Artificial? Depois de se captar uma fotografia da paciente, o algoritmo desenvolvido pela equipa vai selecionar, a partir de uma base de dados com mais de três mil imagens, o peito mais parecido com a de cada mulher e que tenha sido submetido à mesma cirurgia. É apresentado um espectro de resultados que podem ser muito bons, razoáveis ou maus. “Também não temos só resultados bons, ninguém é o herói”, acrescenta. As imagens são carregadas numa aplicação a que cada paciente pode aceder através do telemóvel e que também tem informação e vídeos sobre a doença, as opções de tratamentos e o período de recuperação.

“Isto permite às mulheres ver como vão ficar e isso, às vezes, ajuda a escolher de uma forma muito engraçada, muito diferente do que eu pensava na cirurgia”, admite Maria João Cardoso. Lembra o caso de uma mulher a quem foi proposta uma cirurgia e redução mamária, mas que acabou por escolher outra opção. “Perguntei-lhe o que se passou e e ela disse: ‘Eu acho que fica muito mais bonito assim, mas não sou eu, não me consigo ver assim, a minha roupa, a minha forma de andar’. É surpreendente a forma como nós conseguimos ter muito envolvimento das doentes na decisão sobre a cirurgia”, destaca.

"Do ponto de vista estético, que é também uma preocupação do projeto, fiquei perfeitamente consciente de que aquele tipo de cirurgia era a que me convinha."
Rita Araújo

Quando lhe propuseram a hipótese de participar no ensaio clínico, depois de terminar a fase de tratamentos de quimioterapia, a resposta de Rita Araújo foi um ‘sim’ imediato. É uma das mais de 100 pacientes que já foram recrutadas para o estudo na Fundação Champalimaud. Até agora, apenas duas doentes recusaram participar no estudo, por receio de serem confrontadas com as imagens, e está agora a decorrer um trabalho paralelo para compreender melhor as causas da recusa. O processo de recrutamento também está a decorrer na Alemanha, em Itália, na Polónia e em Israel — neste último centro, esse processo ficou temporariamente em pausa devido ao reacender do conflito no Médio Oriente.

No período entre a consulta e a cirurgia, Rita consultou a aplicação inúmeras vezes. “Tinha tido tromboses venosas durante a quimioterapia e pensei que não queria ter mais cicatrizes, nem passar por mais coisas do aquela por que eu já tinha passado. Do ponto de vista estético, que é também uma preocupação do projeto, fiquei perfeitamente consciente de que aquele tipo de cirurgia era a que me convinha“, sublinha. Acrescenta que isso contribuiu em grande parte para que, quando foi operada este ano, estivesse “completamente tranquila”, revela agora, quando está prestes a iniciar a radioterapia e voltou a utilizar a aplicação mais vezes.

Garantir cirurgias “mais precisas” e dar aos cirurgiões uma visão “extra-humana”

A par do uso de Inteligência Artificial no diagnóstico do cancro da mama e no planeamento cirúrgico, também há uma aposta na utilização de novas ferramentas para aumentar a precisão dos profissionais de saúde durante as operações a que são submetidas mulheres como Rita Araújo. Nos Estados Unidos, por exemplo, uma equipa criou um modelo que utiliza IA para determinar em tempo real se o tecido cancerígeno foi totalmente removido durante as operações.

É que, geralmente, depois de um cirurgião remover um tumor cancerígeno e uma pequena quantidade de tecido saudável à volta, este é enviado para análise para verificar se as células cancerígenas permanecem presentes na borda do tecido removido e determinar se existe a possibilidade de algum tecido afetado ainda permanecer na mama. Mas estes testes podem ser demorados, referem os autores do estudo, publicado na revista Annals of Surgical Oncology. Para evitar este passo intermédio e prevenir que em alguns casos as mulheres sejam chamadas para uma nova cirurgia, caso os testes sejam positivos, uma equipa da University of North Carolina at Chapel Hill testou o modelo num conjunto de 800 imagens.

“Alguns cancros podem ser sentidos e vistos, mas não podemos ver as células cancerígenas microscópicas que podem estar presentes na borda do tecido removido. Outros cancros são completamente microscópicos”, refere Kristalyn Gallagher, uma das autoras. Em declarações ao Observador, Gallagher explica que, se durante a cirurgia se souber onde é que a margem vai ser positiva é o “melhor momento” para retirar todo o tecido. “Há sempre a preocupação de remover a área certa quando é preciso voltar para uma segunda cirurgia, mesmo que o patologista indique para onde olhar, as coisas possam ter mudado”, acrescenta. Além disso, nota que como o procedimento típico passa por remover a parte necessária e depois retirar também um pouco mais de tecido a toda a volta “pode reduzir-se” em alguns casos os resultados cosméticos. Isso pode ser evitado garantindo uma maior precisão do ato cirúrgico.

"Enquanto cirurgiões, fazemos o nosso melhor e somos altamente treinados para detetar estas pequenas coisas que outras pessoas não veem. Mas ter um modelo que pode ver além da imagem e detetar padrões [futuros] é um passo mais à frente."
Kristalyn Gallagher, investigadora da University of North Carolina at Chapel Hill

A investigadora descreve os resultados obtidos no estudo como “promissores”, reconhecendo que o conjunto de dados ainda é reduzido. A mesma equipa continua, por isso, a recolher mais amostras para avaliar o modelo numa base mais alargada e garantir que é “reproduzível”. “Verificámos que este modelo teve um desempenho tão eficaz, se não melhor, do que cirurgiões e radiologistas. O interessante desta tecnologia é que quanto mais vê, mais aprende. Com o tempo, pode continuar a captar coisas que nem conseguimos ver a olho nu“, destaca, acrescentando que considera que este é um dos capítulos futuros da medicina personalizada. “Enquanto cirurgiões, somos todos humanos. Fazemos o nosso melhor e somos altamente treinados para detetar estas pequenas coisas que outras pessoas não veem. Mas ter um modelo que pode ver além da imagem, quer esteja a olhar para a forma os pixels se alinham ou quer estejam a detetar padrões, isto é um passo para lá do que os nossos olhos veem. Acho que isso é o futuro da medicina personalizada”, defende.

Em Portugal está também em curso um projeto para aperfeiçoar a precisão das cirurgias, que é financiado pelo Plano de Recuperação e Resiliência (PRR) português e que junta a Fundação Champalimaud, o INESC-TEC, a BMD Software e a IT People. A questão da precisão tem sido uma preocupação crescente já que, explica o cirurgião Pedro Gouveia, hoje já é possível diagnosticar lesões num estadio muito precoce. Isso significa, no entanto, que estas são cada vez mais pequenas, o que se torna um obstáculo no momento das operações. A problemática da localização não se esgota aí e é também dificultada pelo tipo de exames que se faz para ter perceção da posição e dimensão do tumor. É que, para além de tanto na mamografia como na ecografia mamária e na ressonância os resultados estarem a duas dimensões, o peito das mulheres fica deformado.

“Tendo em conta que eu não palpo o tumor e que depois vou ver estas imagens a duas dimensões, tenho de fazer um esforço cognitivo em abstrato para tentar imaginar onde é que está o tumor, e mesmo isso não é suficiente. Depois, preciso de um método de localização, que é invasivo”, explica. O mais utilizado em todo o mundo é um arpão metálico, uma espécie de arame que é espetado no peito da doente e que o cirurgião descreve como “algo grotesco em pleno século XXI”. Para criar uma solução que atenuasse estas dificuldades, a equipa de investigadores que lidera começou a trabalhar na criação de um “digital print” de uma doente com cancro da mama com recurso a IA e no desenvolvimento de um ambiente virtual que permita que a visualização do tumor e das suas margens durante a cirurgia se torne o mais semelhante possível a uma visualização direta.

"Queremos dar ao cirurgião uma capacidade sobre-humana para que ele possa, com tecnologia, ter acesso a uma rápida interpretação da imagem e conseguir ver no corpo do doente onde é que está o tumor, imediatamente antes da cirurgia."
Pedro Gouveia, cirurgião da Fundação Champalimaud

O primeiro passo, que ficou ao cuidado da BMD Software, foi criar uma estrutura online de dados de imagem das várias centenas de doentes com cancro da mama com imagens médicas anotadas, fotografias do torso e outros dados pertinentes de cada doente. Já o INESC TEC ficou responsável por fundir as imagens médicas e os modelos 3D do torso dos doentes captados com câmaras espaciais. A IT People, uma empresa especializada em computação gráfica, está a trabalhar na transposição destes elementos para um ambiente imersivo, através de realidade aumentada e realidade virtual. Tudo isto para dar ao cirurgião uma visão “extra-humana”: a capacidade de ver o cancro da mama através da pele.

“Queremos dar ao cirurgião uma capacidade sobre-humana para que ele possa, com tecnologia, ter acesso a uma rápida interpretação da imagem e conseguir ver no corpo do doente onde é que está o tumor, imediatamente antes da cirurgia”, explica. O cirurgião sublinha que ter acesso a uma imagem imersiva e tridimensional não vai apenas melhorar o planeamento, mas também tornar mais fácil a tarefa de remover o tumor, abolindo métodos invasivos que provocam dor na doente.

O primeiro teste a sério será em dezembro, em que vão integrar todos os sistemas e colocá-los a funcionar no bloco operatório numa paciente real. Já estão em contagem decrescente para a cirurgia, que acontecerá um ano antes do fim do projeto. Depois disso, já têm o plano para os anos seguintes, que passa pela obtenção de uma certificação, que esperam conseguir obter entre 2027 e 2028, e para este ano já têm programado criar um spin-off para criação de uma startup que possa colocar o produto no mercado depois de devidamente certificado. Para já, têm identificados outros potenciais casos de uso da tecnologia, nomeadamente para reconstrução mamária e para acesso à cirurgia vascular. Como e quando será possível, “só o tempo o dirá”.

 
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