Projeto do pesquisador João Vitor Santillo já foi aprovado
pela banca na USP São Carlos. Ideia é contribuir com diagnóstico de câncer de
mama. — Foto: Divulgação
A pesquisa de um aluno do MBA em Inteligência Artificial e
Big Data da USP São Carlos quer tornar mais preciso o diagnóstico de câncer de
mama.
No trabalho, o pesquisador João Vitor Santillo propõe o uso
de uma ferramenta de I.A que, a partir de imagens de ultrassonografia, seria
capaz de analisar e indicar com mais exatidão as áreas com maior presença de
tumores.
A base da tecnologia seria programada com as chamadas redes
neurais, sistemas em que máquinas ou modelos conseguem tomar decisões
semelhantes às de um cérebro humano.
O trabalho foi orientado pelo professor Fernando Pereira dos
Santos, do Instituto de Ciências Matemáticas e da Computação (ICMC) da USP. A
ideia para o projeto, segundo Santillo, surgiu por causa de uma experiência
familiar.
“A experiência com a minha mãe, que hoje está felizmente
curada, me fez refletir sobre a importância de ferramentas que possam acelerar
e melhorar a triagem no sistema de saúde. Com isso, casos de maior risco
poderiam ser priorizados, tornando o encaminhamento mais ágil e,
consequentemente, aumentando as chances de cura”, argumenta.
O pesquisador usou um banco de imagens de ultrassonografias
e foi fazendo ajustes para garantir que fossem compatíveis com a rede neural.
Modelo de inteligência artificial usado por pesquisador da
USP São Carlos "desenha" mapas de calor para identificação de tumores
— Foto: Reprodução
Em uma das últimas etapas, a ferramenta gera mapas de calor
que forneceriam não apenas a definição do tumor (maligno ou benigno), mas
também áreas específicas que teriam influenciado na classificação. O modelo,
segundo o estudo, alcançou eficiência entre 95% e 96%.
Importância da pesquisa e sequência
O câncer de mama é o tipo mais comum no país e a incidência
de casos deve aumentar em 30% até 2040 em todo o mundo, conforme dados do
International Agency for Research on Cancer (IARC).
O projeto de Santillo, portanto, busca diminuir o tempo
entre a detecção do tumor e o início do tratamento, cenário ideal para aumentar
chances de cura. O pesquisador também reforça que a ideia não é substituir o
papel de um médico, e sim otimizar o processo de diagnóstico.
John Doe
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