Avanço em IA Rede Neural PRISM do MIT detecta câncer de pâncreas com maior precisão
Cientistas do CSAIL do MIT desenvolvem dois algoritmos de aprendizado de máquina com maior sensibilidade para detecção de câncer de pâncreas em comparação aos métodos de diagnóstico atuais.
Especialistas do MIT criaram modelos de AI capazes de detectar câncer de pâncreas em estágios iniciais.
📷Imagem: Rede Neural PRISM do MIT
Introdução
A inteligência artificial (AI) tem feito progressos revolucionários no campo de diagnósticos, e o mais recente desenvolvimento vem dos pesquisadores da divisão CSAIL do MIT. Eles construíram dois algoritmos de aprendizado de máquina que podem detectar câncer de pâncreas em um limiar significativamente maior do que os padrões de diagnóstico atuais. Esses algoritmos, quando combinados, formam a rede neural “PRISM”, que especificamente visa o adenocarcinoma ductal pancreático (PDAC), a forma mais prevalente de câncer de pâncreas.
Desafios com a triagem atual de PDAC
Atualmente, os critérios padrão de triagem de PDAC só pegam cerca de 10% dos casos em pacientes examinados por profissionais. Essa baixa taxa de detecção enfatiza a necessidade de ferramentas de diagnóstico mais precisas.
PRISM do MIT: Uma mudança de jogo na detecção de câncer de pâncreas
Contrariamente aos modelos de diagnóstico AI anteriores, o PRISM do MIT se destaca devido à sua abordagem de desenvolvimento única. A rede neural foi programada utilizando conjuntos diversos de registros eletrônicos de saúde reais de diversas instituições de saúde nos EUA. Ela foi alimentada com dados de mais de 5 milhões de pacientes, superando a escala de informações alimentadas a outros modelos de AI neste domínio.
De acordo com Kai Jia, PhD, autor sênior do artigo, “O modelo usa dados clínicos e laboratoriais de rotina para fazer suas previsões, e a diversidade da população dos EUA é um avanço significativo em relação a outros modelos de PDAC.” Essa diversidade de dados permite que o PRISM supere outros modelos confinados a regiões geográficas específicas.
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A motivação por trás do PRISM
O projeto PRISM começou há mais de seis anos, impulsionado pelo fato alarmante de que a maioria dos pacientes com câncer de pâncreas é diagnosticada em estágios avançados da doença. Na verdade, quase 80% dos casos são diagnosticados muito tarde, impactando severamente a chance de tratamento bem-sucedido.
Como o PRISM funciona?
O PRISM analisa dados demográficos dos pacientes, diagnósticos anteriores, medicamentos, resultados de laboratório e fatores de estilo de vida pessoais para prever a probabilidade de câncer. Ao analisar dados de registros eletrônicos de saúde juntamente com idade e fatores de risco, o PRISM trabalha para diagnosticar câncer de pâncreas em uma taxa mais alta do que os métodos atuais.
No entanto, a tecnologia está atualmente limitada aos laboratórios do MIT e a pacientes selecionados nos EUA. Expandir o PRISM para alcançar mais pessoas em todo o mundo requer alimentar o algoritmo com conjuntos de dados diversos adicionais e perfis de saúde globais para aumentar sua acessibilidade.
O Potencial da AI no Diagnóstico de Câncer
O PRISM do MIT não é a primeira tentativa de criar um modelo de IA para prever o risco de câncer. Anteriormente, o MIT desenvolveu um modelo para prever o risco de câncer de mama usando registros de mamografias. O sucesso desses modelos depende da diversidade dos conjuntos de dados, pois eles se tornam mais precisos ao diagnosticar cânceres em diferentes raças e populações.
O desenvolvimento contínuo de modelos de IA para prever a probabilidade de câncer não apenas melhora os resultados para os pacientes ao identificar a malignidade mais cedo, mas também alivia a carga de trabalho de profissionais médicos sobrecarregados.
Perspectivas Futuras e Colaboração Potencial
O mercado promissor de IA em diagnósticos chamou a atenção de grandes empresas de tecnologia como a IBM, que também explorou a criação de programas de IA para detectar câncer de mama e melhorar o diagnóstico precoce. Com mais avanços e colaborações, há um enorme potencial para a IA revolucionar o diagnóstico de câncer e contribuir para a melhoria dos cuidados com os pacientes em todo o mundo.
📚 Referências: 1. Cientistas do MIT trabalhando em Pílula Vibratória para Obesidade – TechCrunch 2. Aliança MetaIBM Promove Abordagem Aberta para Desenvolvimento de IA – Enble 3. Minicampo Háptico da OneCourt Permite a Fãs Cegos Acompanhar o Jogo por Tato – TechCrunch 4. Assinantes do Apple Music Enfrentam Problema de Sincronização de Biblioteca – iPhone, Mac – Enble 5. Espera-se Demissões de Grande Empresas de Tecnologia Entre 2023-2024 – Enble
P&R: Respondendo às Preocupações e Curiosidade dos Leitores
P: Quão significante é a melhoria na detecção do câncer pancreático oferecida pelo PRISM do MIT em comparação aos métodos atuais?
R: A melhoria oferecida pelo PRISM é substancial. Enquanto os critérios de triagem padrão atuais para PCAD só pegam cerca de 10% dos casos, o PRISM do MIT conseguiu identificar casos de PCAD 35% das vezes. Essa maior taxa de detecção é um grande avanço na melhoria da precisão do diagnóstico.
P: O PRISM do MIT se limita apenas à detecção do PCAD?
R: Sim, atualmente, o PRISM do MIT é especificamente projetado para detectar adenocarcinoma ductal pancreático (PCAD), a forma mais comum de câncer pancreático. No entanto, com novos desenvolvimentos, é possível expandir suas capacidades para detectar outros tipos de câncer pancreático ou até mesmo cânceres em órgãos diferentes.
P: Como o PRISM utiliza a IA para diagnosticar o câncer pancreático?
R: O PRISM utiliza algoritmos de aprendizado de máquina que analisam informações demográficas do paciente, diagnósticos anteriores, medicamentos e resultados de exames laboratoriais para prever a probabilidade de câncer pancreático. Ao combinar esses fatores com características pessoais e estilo de vida, o PRISM pode fornecer uma maior precisão no diagnóstico de casos de câncer pancreático.
P: O PRISM pode ser usado para diagnosticar câncer além do câncer pancreático?
R: Atualmente, o PRISM é programado especificamente para o diagnóstico de câncer pancreático. No entanto, o sucesso de outros modelos de IA, como o desenvolvido pelo MIT para prever o risco de câncer de mama, sugere que a IA possa ser aplicada a outros tipos de câncer também. A escalabilidade e a expansão do PRISM para incluir outros tipos de câncer são áreas promissoras para pesquisas futuras.
Em conclusão, a rede neural do PRISM do MIT representa uma grande conquista na detecção do câncer pancreático. Ao ultrapassar os padrões de diagnóstico atuais, o PRISM possui um potencial imenso na melhoria dos resultados dos pacientes e na redução do fardo sobre os profissionais de saúde. O futuro da IA no diagnóstico do câncer é promissor, com oportunidades de colaboração entre a academia e as gigantes da indústria. Vamos compartilhar esse desenvolvimento inovador e juntar-se à revolução na área da saúde!
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🚀 Fonte da imagem: Rede Neural do PRISM do MIT
