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A IA pode prever o prognóstico do cancro da mama triplo negativo
Última revisão: 02.07.2025
Pesquisadores do Instituto Karolinska, na Suécia, estudaram a eficácia de diferentes modelos de inteligência artificial na previsão do prognóstico do câncer de mama triplo-negativo, analisando certas células imunológicas dentro do tumor. O estudo, publicado na revista eClinicalMedicine, representa um passo importante rumo ao uso da IA no tratamento do câncer para melhorar a saúde dos pacientes.
Linfócitos que se infiltram em tumores são um tipo de célula imunológica que desempenha um papel importante no combate ao câncer. Quando estão presentes em um tumor, significa que o sistema imunológico está tentando atacar e destruir as células cancerígenas.
Essas células imunes podem ser importantes para prever como uma paciente com o chamado câncer de mama triplo-negativo responderá ao tratamento e como a doença progredirá. No entanto, os resultados da avaliação das células imunes podem variar quando os patologistas a realizam. A inteligência artificial (IA) pode ajudar a padronizar e automatizar esse processo, mas tem sido difícil comprovar que a IA funcione bem o suficiente para uso na área da saúde.
Dez modelos de IA comparados
Os pesquisadores testaram dez modelos diferentes de IA e compararam sua capacidade de analisar linfócitos infiltrantes de tumores em amostras de tecido de câncer de mama triplo-negativo.
Os resultados mostraram que os modelos de IA variaram em seu desempenho analítico. Apesar dessas diferenças, oito em cada dez modelos apresentaram boa capacidade preditiva, o que significa que foram capazes de prever o estado de saúde futuro dos pacientes de forma semelhante.
"Mesmo modelos treinados em números menores de amostras mostraram boa capacidade preditiva, indicando que os linfócitos infiltrantes de tumores são um biomarcador confiável", disse Balázs Aç, pesquisador do Departamento de Oncologia e Patologia do Instituto Karolinska.
É necessária uma pesquisa independente
O estudo mostra que grandes conjuntos de dados são necessários para comparar diferentes ferramentas de IA e garantir sua qualidade antes da implementação na área da saúde. Embora os resultados sejam promissores, mais validação é necessária.
"Nosso estudo destaca a importância de estudos independentes que simulem a prática clínica do mundo real", afirma Balazs Aç. "Somente por meio desses ensaios podemos ter certeza de que as ferramentas de IA são confiáveis e eficazes para uso clínico."