Pela primeira vez no Brasil, um software de intelig\u00eancia artificial ser\u00e1 capaz de mapear n\u00f3dulos pulmonares em exames de rotina e revelar aos m\u00e9dicos quais pacientes t\u00eam maior risco de desenvolver c\u00e2ncer de pulm\u00e3o, um dos tipos de tumor mais letais.<\/p>\n
Anunciado na semana passada, o projeto \u00e9 uma parceria entre o Hospital S\u00edrio-Liban\u00eas e a Siemens Healthineers. As duas institui\u00e7\u00f5es firmaram um acordo de coopera\u00e7\u00e3o de dois anos que prev\u00ea uma varredura em laudos de tomografias do t\u00f3rax de pacientes do hospital com o objetivo de identificar n\u00f3dulos achados incidentalmente.<\/p>\n
\u201cImagine uma situa\u00e7\u00e3o em que o paciente faz um exame de rotina ou vai a um pronto-socorro por uma tosse, buscando outra doen\u00e7a, e \u00e9 descoberto naquele exame um n\u00f3dulo no pulm\u00e3o. Pode acontecer que, depois de resolvido o problema que o levou ao hospital, ele n\u00e3o fa\u00e7a o acompanhamento desse n\u00f3dulo e ele evolua para um c\u00e2ncer. \u00c9 isso que queremos evitar\u201d, explica Armando Lopes, diretor da Siemens Healthineers no Brasil.<\/p>\n
Mas como nem todos os n\u00f3dulos evoluem para les\u00f5es malignas, o software est\u00e1 sendo \u201ctreinado\u201d para identificar somente aqueles casos com maior risco, em um processo chamado de machine learning (aprendizado de m\u00e1quina). \u201cNessa parceria, estamos definindo crit\u00e9rios para ensinar o software a apontar somente os n\u00f3dulos com maior chance de malignidade\u201d, explica Cesar Nomura, um dos diretores da \u00e1rea de Medicina Diagn\u00f3stica do S\u00edrio-Liban\u00eas.<\/p>\n