dr Éva Ambrózay, uma radiologista com mais de duas décadas de experiência, olhou para um monitor de computador mostrando a mamografia de uma paciente em uma sala escura no Bács-Kiskun County Hospital, nos arredores de Budapeste.
Dois radiologistas haviam dito anteriormente que o raio-X não mostrava nenhuma evidência de que a paciente tinha câncer de mama. mas dr Ambrózay examinou atentamente várias áreas da varredura circuladas em vermelho que o software de inteligência artificial havia sinalizado como potencialmente cancerígenas.
“Isso é alguma coisa”, disse ela. Ela logo ordenou que a mulher fosse chamada de volta para uma biópsia, que acontecerá na próxima semana.
Os avanços na IA estão começando a oferecer avanços na triagem do câncer de mama, detectando os sinais que os médicos não percebem. Até agora, a tecnologia está mostrando uma capacidade impressionante de detectar câncer pelo menos tão bem quanto os radiologistas humanos; portanto, os primeiros resultados e os radiologistas são um dos sinais mais tangíveis de como a IA pode melhorar a saúde pública.
A Hungria, que possui um robusto programa de triagem de câncer de mama, é uma das maiores áreas de teste da tecnologia em pacientes reais. Os sistemas de IA foram implantados em cinco hospitais e clínicas que realizam mais de 35.000 exames por ano a partir de 2021 e agora estão ajudando a procurar sinais de câncer que um radiologista pode ter perdido. Clínicas e hospitais nos Estados Unidos, Grã-Bretanha e União Européia também estão começando a testar os sistemas ou fornecer dados para apoiar o desenvolvimento dos sistemas.
O uso da IA está aumentando à medida que a tecnologia se tornou o centro de um boom do Vale do Silício, com o lançamento de chatbots como o ChatGPT mostrando como a IA tem uma capacidade notável de se comunicar em prosa semelhante à humana – às vezes com resultados preocupantes. Com base em uma forma semelhante usada por chatbots, que é modelada após o cérebro humano, a tecnologia de triagem de câncer de mama mostra outras maneiras pelas quais a IA está invadindo a vida cotidiana.
A implantação generalizada da tecnologia de detecção de câncer ainda enfrenta muitos obstáculos, disseram médicos e desenvolvedores de IA. Mais ensaios clínicos são necessários antes que os sistemas possam ser amplamente implantados como segundos ou terceiros leitores automatizados para triagem de câncer de mama, além do número limitado de locais onde a tecnologia está sendo usada atualmente. A ferramenta também deve demonstrar que pode fornecer resultados precisos para mulheres de todas as idades, etnias e tipos físicos. E a tecnologia precisa provar que pode detectar formas mais complexas de câncer de mama e reduzir os falsos positivos que não são cancerígenos, disseram os radiologistas.
As ferramentas de IA também provocaram debates sobre se substituirão os radiologistas humanos, com os fabricantes da tecnologia enfrentando escrutínio regulatório e oposição de alguns médicos e estabelecimentos de saúde. Por enquanto, esses temores parecem exagerados, com muitos especialistas dizendo que a tecnologia só é eficaz e confiável para os pacientes quando usada em conjunto com médicos treinados.
E, finalmente, a IA pode salvar vidas, disse o Dr. László Tabár, um importante educador em mamografia na Europa, que disse estar convencido da tecnologia depois de analisar seu desempenho no rastreamento do câncer de mama.
“Eu sonho com o dia em que as mulheres entrarão em um centro de câncer de mama e pensarão: ‘Você tem IA ou não?'”, disse ele.
Centenas de imagens por dia
Em 2016, Geoff Hinton, um dos principais pesquisadores de IA do mundo, argumentou que a tecnologia eclipsaria as habilidades de um radiologista em cinco anos.
“Acho que se você trabalha como radiologista, é como Wile E. Coyote no desenho animado”, disse ele disse o nova-iorquino em 2017. “Você já está na beira do precipício, mas ainda não olhou para baixo. Não há chão embaixo.”
Sr. Hinton e dois de seus alunos da Universidade de Toronto construíram um sistema de reconhecimento de imagem que pode identificar com precisão objetos comuns como flores, cachorros e carros. A tecnologia no centro de seu sistema – a chamada rede neural – é modelada em como o cérebro humano processa informações de diferentes fontes. Ele é usado para identificar pessoas e animais em imagens postadas em aplicativos como o Google Fotos e permite que Siri e Alexa reconheçam as palavras que estão sendo faladas. As redes neurais também impulsionaram a nova onda de chatbots como o ChatGPT.
Muitos evangelistas da IA acreditavam que essa tecnologia poderia ser facilmente aplicada para detectar doenças como câncer de mama em uma mamografia. Em 2020, houve 2,3 milhões de diagnósticos de câncer de mama e 685 mil mortes pela doença, segundo a Organização Mundial da Saúde.
Mas nem todos concordaram que substituir os radiologistas seria tão fácil quanto Hinton havia previsto. Peter Kecskemethy, cientista da computação e cofundador da Kheiron Medical Technologies, uma empresa de software que desenvolve ferramentas de IA para ajudar os radiologistas a detectar sinais precoces de câncer, sabia que a realidade seria mais complicada.
O Sr. Kecskemethy cresceu na Hungria e passou algum tempo em um dos maiores hospitais de Budapeste. Sua mãe era radiologista, o que lhe deu uma visão em primeira mão das dificuldades de encontrar uma pequena malignidade em uma imagem. Os radiologistas costumam passar horas todos os dias em uma sala escura olhando para centenas de imagens e tomando decisões que mudam a vida dos pacientes.
“É tão fácil perder pequenas lesões”, disse o Dr. Edith Karpati, mãe do Sr. Kecskemethy, que agora é Diretor de Produtos Médicos da Kheiron. “Não é possível manter o foco.”
Kecskemethy, junto com o co-fundador da Kheiron, Tobias Rijken, especialista em aprendizado de máquina, disse que a IA deve ajudar os médicos. Para treinar seus sistemas de IA, eles coletaram mais de cinco milhões de mamografias históricas de pacientes com diagnósticos conhecidos, fornecidas por clínicas na Hungria e na Argentina, além de instituições acadêmicas como a Emory University. A empresa com sede em Londres também paga 12 radiologistas para marcar imagens com um software especial que ensina a IA a reconhecer um crescimento cancerígeno com base em sua forma, densidade, localização e outros fatores.
Dos milhões de casos inseridos no sistema, a tecnologia cria uma representação matemática de mamografias normais e cancerígenas. Com a capacidade de observar cada imagem com mais detalhes do que o olho humano, ele compara essa linha de base para encontrar anormalidades em cada mamografia.
No ano passado, depois de testar mais de 275.000 casos de câncer de mama, Kheiron relatado que seu software de IA correspondia ao desempenho de radiologistas humanos ao atuar como segundos leitores de exames de mamografia. Também reduziu a carga de trabalho dos radiologistas em pelo menos 30% porque reduziu o número de raios-X que eles precisavam ler. Em outras descobertas de uma clínica húngara no ano passado, a tecnologia aumentou as taxas de detecção de câncer em 13%, à medida que mais malignidades foram identificadas.
dr Tabár, cujas técnicas de leitura de mamografia são comumente usadas por radiologistas, experimentou o software em 2021 rastreando vários dos casos mais difíceis de sua carreira, nos quais os radiologistas perderam sinais de desenvolvimento de câncer. De qualquer forma, a IA descobriu.
“Fiquei chocantemente surpreso com o quão bom era”, disse o Dr. Tabar. Ele disse que não tem vínculos financeiros com a Kheiron e que outras empresas de IA, incluindo a Lunit Insight da Coréia do Sul e a Vara da Alemanha, também forneceram resultados de detecção encorajadores.
Prova na Hungria
A tecnologia de Kheiron foi usada pela primeira vez em pacientes em 2021 em uma pequena clínica em Budapeste chamada MaMMa Klinika. Depois que uma mamografia é concluída, dois radiologistas verificam se há sinais de câncer. Em seguida, a IA combina com os médicos ou marca áreas para verificar novamente.
Em cinco locais da MaMMa Klinika na Hungria, 22 casos em que a IA identificou um câncer não percebido pelos radiologistas foram documentados desde 2021, com cerca de 40 outros atualmente sendo revisados.
“Este é um grande avanço”, disse o Dr. András Vadászy, Diretor da MaMMa Klinika, representado pelo Dr. Karpati, a mãe do Sr. Kecskemethy, foi apresentada a Kheiron. “Se esse processo salvar uma ou duas vidas, valerá a pena.”
Kheiron disse que a tecnologia funciona melhor ao lado dos médicos, não no lugar deles. O Serviço Nacional de Saúde da Escócia o usará como um leitor suplementar para exames de mamografia em seis locais e estará presente em cerca de 30 locais de triagem de câncer de mama do Serviço Nacional de Saúde da Inglaterra até o final do ano. O Oulu University Hospital, na Finlândia, também planeja usar a tecnologia e, neste ano, um ônibus viajará por Omã para realizar exames de câncer de mama usando IA.
“Um médico AI-plus deve substituir o médico sozinho, mas um AI não deve substituir o médico”, disse o Sr. Kecskemethy.
O Instituto Nacional do Câncer estimado que cerca de 20 por cento dos casos de câncer de mama são perdidos durante a triagem de mamografia.
Constance Lehman, professora de radiologia na Harvard Medical School e chefe de imagem e radiologia da mama no Massachusetts General Hospital, pediu aos médicos que mantenham a mente aberta.
“Não somos irrelevantes”, disse ela, “mas há tarefas que podem ser realizadas melhor com computadores”.
No Bács-Kiskun County Hospital fora de Budapeste, o Dr. Ambrózay, ela estava inicialmente cética sobre a tecnologia – mas foi rapidamente convencida. Ela retirou o raio-X de uma mulher de 58 anos com um pequeno tumor que foi detectado pela IA e que o Dr. Ambrózay mal podia ver.
A IA viu algo, disse ela, “que parecia surgir do nada”.
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