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.
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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.
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