Há provas de que existe um método inovador com recurso a Inteligência Artificial que pode revolucionar e acelerar o diagnóstico do cancro do colo do útero. Saiba tudo.
Uma equipa internacional de cientistas, da qual faz parte o professor português Fernando Schmitt, da Faculdade de Medicina da Universidade do Porto, desenvolveu um método inovador com recurso à Inteligência Artificial (IA) e tecnologia 3D para melhorar a deteção de células anómalas associadas ao cancro do colo do útero. O trabalho de investigação envolveu cientistas, hospitais e empresas do Japão, China e Estados Unidos.
Publicado na semana passada na revista científica “Nature”, o novo método promete acelerar e melhorar o diagnóstico do cancro do colo do útero, uma doença causada principalmente pela infeção por Papilomavírus Humano (HPV), transmitido por via sexual, e que representa cerca de 10% dos cancros nas mulheres em todo o mundo. Entre os sintomas de alerta estão a hemorragia vaginal anormal, o aumento do corrimento vaginal, a dor pélvica e a dor durante as relações sexuais.
Num comunicado da Faculdade de Medicina da Universidade do Porto enviado à Lusa e citado pelo “Observador“, Fernando Schmitt explica que a utilização da Inteligência Artificial na clínica permite avaliar as “características celulares e classificá-las como normais ou anómalas”.
Esta abordagem poderá ajudar tanto profissionais de saúde como laboratórios de anatomia patológica, ao disponibilizar um “mapa visual” da classificação das células do colo do útero. Segundo a FMUP, o método apresenta vantagens face à citologia clínica tradicional, conhecida como teste de papanicolau, na qual as células são atualmente avaliadas ao microscópio pelo olhar do profissional – um processo sujeito a subjetividade de interpretação e variabilidade de resultados.
O método começa por fazer um scan das células, reconstruindo em tempo real uma imagem em 3D que permite observar com maior detalhe as suas características. A plataforma recorre depois a algoritmos avançados para agrupar perfis semelhantes e identificar células anómalas com maior exatidão, diminuindo o risco de erro humano.
Com potencial para vir a ser utilizada em vários países, esta tecnologia é descrita pela FMUP como o primeiro sistema que consegue, de forma completamente autónoma, fazer uma triagem das células anormais, permitindo um diagnóstico mais rápido, mais preciso e mais objetivo.
