O câncer de pulmão segue como o tipo mais letal em todo o mundo e, somente no Brasil, causou cerca de 30 mil mortes em 2022. O aumento dos casos tem preocupado especialistas, mas novas ferramentas de inteligência artificial (IA) podem mudar esse cenário ao auxiliar médicos na identificação de tumores de forma mais rápida e confiável.
IA reduz falhas nos exames
Um estudo divulgado na revista Radiology apresentou um modelo de IA capaz de avaliar o risco de câncer em nódulos pulmonares com altos índices de acerto. Além de detectar tumores malignos com precisão, o sistema se destacou por reduzir significativamente o número de resultados falso-positivos — um dos maiores desafios no rastreamento da doença.
Os nódulos pulmonares são achados relativamente comuns em exames de imagem, mas diferenciar os que são inofensivos dos que representam risco ainda é uma tarefa difícil. A nova tecnologia se mostra uma aliada para ampliar as chances de diagnóstico precoce e, consequentemente, de sobrevivência.
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Como funciona o algoritmo
Diferentemente dos protocolos tradicionais, que avaliam tamanho, formato e evolução dos nódulos, o algoritmo combina múltiplas características para estimar se há malignidade. A ferramenta foi treinada com dados do National Lung Screening Trial, estudo norte-americano de larga escala que comparou a eficácia da tomografia computadorizada de baixa dose com a radiografia simples no rastreamento da doença em fumantes de alto risco.
O banco de dados incluiu informações sobre 16.077 nódulos, dos quais 1.249 eram malignos. Posteriormente, a IA foi testada em mais de 4 mil participantes e mostrou desempenho superior aos métodos convencionais.
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Resultados promissores
A precisão na identificação de nódulos indeterminados superou os 90%. Nos casos benignos, o índice de acerto chegou a 68%, contra 47% sem a aplicação do algoritmo, reduzindo consideravelmente a ocorrência de falsos alarmes. Para os nódulos malignos, a taxa se manteve semelhante à dos métodos tradicionais, mas com maior segurança na triagem.
Pesquisadores apontam que essa tecnologia poderá, no futuro, se tornar parte do protocolo de rastreamento, trazendo mais eficiência ao diagnóstico e permitindo tratamentos mais precoces e eficazes.
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