A Inteligência Artificial está desempenhando um papel cada vez mais relevante na detecção precoce do câncer de mama, um dos tipos mais comuns de câncer no mundo, com cerca de 2 milhões de novos casos diagnosticados anualmente. No Brasil, essa doença é a que mais mata mulheres, segundo o Instituto Nacional de Câncer (INCA).
A detecção precoce é crucial para aumentar as chances de cura, como aponta a Organização Pan-Americana da Saúde (OPAS), mas ainda é um grande desafio, especialmente em regiões com recursos limitados. Nesse contexto, o uso da tecnologia surge como uma solução promissora.
Entre 2016 e 2018, o Google iniciou um projeto de deep learning, uma das áreas mais avançadas da Inteligência Artificial para auxiliar médicos na detecção de metástases. A ferramenta foi treinada com base em imagens, como radiografias e tomografias, e aprimorada por especialistas para aumentar a precisão dos diagnósticos.
Em 2021, o Google Health, em parceria com a Northwestern Medicine, conduziu pesquisas clínicas em Chicago com o uso da tecnologia para o diagnóstico do câncer de mama. Os resultados foram impressionantes, a tecnologia reduziu em 9,4% os falsos negativos e em 5,7% os falsos positivos, além de conseguir analisar uma mamografia corretamente em menos de dois minutos.
No Brasil, a startup Huna AI, apoiada pelo Google for Startups, já utiliza a ferramenta para analisar exames de sangue de rotina e identificar padrões relacionados ao câncer de mama. A tecnologia já foi capaz de rastrear 500 mil mulheres de forma precoce.
Agora, a Huna busca expandir suas atividades, mostrando como pode ser utilizada em diagnósticos variados, tornando o atendimento médico mais acessível e eficiente.
Adriana Noreña, vice-presidente do Google para a América Latina, reforça a importância da inclusão de mulheres no desenvolvimento de Inteligência Artificial, para que as soluções estejam mais alinhadas às necessidades do gênero.
“Ao incorporar a perspectiva de mulheres desde o início, podemos garantir que a IA não seja apenas tecnicamente avançada, mas também intimamente conectada às nossas necessidades”, afirmou.
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O impacto das redes neurais artificiais, base da tecnologia de reconhecimento de padrões em imagens e informações clínicas, foi reconhecido no Prêmio Nobel de Física de 2024, concedido a Geoffrey Hinton, ex-pesquisador do Google, e John Hopfield.
Essa tecnologia é também a base para o desenvolvimento da ferramenta AlphaFold, que prevê a estrutura de proteínas em três dimensões e tem ajudado cientistas em todo o mundo.
Desenvolvida pelo Google DeepMind, foi disponibilizada gratuitamente para a comunidade científica e já foi utilizada por mais de dois milhões de pesquisadores em mais de 190 países, acelerando o avanço de descobertas médicas.
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