A edição de hoje
Método pioneiro foi desenvolvido por uma equipa internacional de cientistas, incluindo um português.
Uma equipa internacional de cientistas, incluindo o português Fernando Schmitt, professor da Faculdade de Medicina da Universidade do Porto (FMUP), desenvolveu um método que usa inteligência artificial e tecnologia 3D para melhorar deteção de células cancerígenas, foi divulgado esta quinta-feira.
"A utilização da inteligência artificial na clínica permite avaliar as características celulares e classificá-las como normais ou anómalas", explica Fernando Schmitt, citado num comunicado da FMUP enviado à agência Lusa.
No resumo, a FMUP refere que o desenvolvimento deste novo método, reportado na revista científica Nature, "promete revolucionar o diagnóstico do cancro do colo do útero com uma abordagem inovadora em relação à citologia cervical, mais conhecida como teste de papanicolau".
O trabalho publicado na semana passada demonstrou as vantagens de uma nova forma de análise automatizada de amostras de células do colo do útero com recurso à inteligência artificial, em comparação com o método tradicional de citologia clínica.
"O objetivo é avançar mais precocemente para tratamentos que salvam vidas", lê-se no resumo. Este trabalho de investigação contou também com cientistas, hospitais e empresas do Japão, China e Estados Unidos.
De acordo com o professor da FMUP, que é também diretor da Unidade de Investigação RISE-Health, a automatização deste rastreio vem acelerar o diagnóstico de cancro do colo do útero, doença causada principalmente pela infeção por Papilomavírus Humano (HPV), transmitido por via sexual, e que representa 10% dos cancros nas mulheres.
Atualmente, as células colhidas são avaliadas no microscópio pelo olhar do profissional.
O processo tem, no entanto, algumas desvantagens, como a subjetividade da interpretação e a variabilidade do resultado.
Este novo sistema de inteligência artificial aplicado à citologia tradicional é, descreve a FMUP, "o primeiro que consegue, de forma completamente autónoma, fazer uma triagem das células anormais, permitindo um diagnóstico mais rápido, mais preciso e mais objetivo".
"A automatização da citopatologia pode também detetar lesões precoces, acelerando e melhorando o diagnóstico do cancro", acrescenta Fernando Schmitt.
O novo método faz um 'scan' das células e reconstrói, em tempo real, uma imagem em 3D que permite "ver" melhor as suas caraterísticas.
Depois, a plataforma utiliza algoritmos avançados para agrupar perfis semelhantes e identificar células anormais com maior exatidão, diminuindo o risco de erro humano.
Esta abordagem, com recurso à IA, poderá ajudar profissionais e laboratórios de anatomia patológica, ao fornecer um "mapa visual" da classificação das células, sendo assim uma vantagem relativamente ao método convencional.
"Espera-se que esta tecnologia possa estar acessível em vários países, constituindo-se como um importante instrumento na abordagem ao cancro do colo do útero, que continua a afetar mulheres em todo o mundo", conclui a FMUP, lembrando que são sintomas de alerta a hemorragia vaginal anormal, aumento do corrimento vaginal, dor pélvica e dor durante as relações sexuais.
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