O University Hospitals Cleveland Medical Center, em Ohio, firmou uma parceria com a Qure.ai, referência global em IA para saúde, para transformar a forma como o câncer de pulmão é detectado e tratado — iniciativa que pode salvar milhares de vidas por meio da intervenção precoce.
O câncer de pulmão continua sendo o tipo mais letal nos Estados Unidos, causando mais mortes do que os cânceres de mama, cólon e próstata juntos. O principal desafio tem sido a detecção tardia, já que a maioria dos casos é descoberta nos estágios três ou quatro, quando as taxas de sobrevivência caem para dígitos únicos.
"Precisávamos de uma maneira de encontrar o câncer de pulmão cedo. É como procurar uma agulha no palheiro. E é aí que a IA entra", explica o Dr. Samir Shah, Diretor Médico da Qure.ai. O algoritmo qXR-LN, aprovado pela FDA, funciona como um par de olhos adicional para os radiologistas, identificando nódulos pulmonares suspeitos de 6 a 30 mm que podem passar despercebidos em exames de rotina.
O sistema de IA foi treinado com um impressionante banco de dados de 15 milhões de radiografias de tórax, permitindo detectar padrões sutis invisíveis ao olho humano. Quando nódulos suspeitos são identificados, a IA os sinaliza automaticamente para avaliação adicional, potencialmente detectando cânceres nos estágios um ou dois, quando as taxas de sucesso do tratamento podem chegar a 60-70%.
O Dr. Amit Gupta, chefe da Divisão de Imagem Cardiotorácica do University Hospitals, observa que, embora a tomografia computadorizada (TC) continue sendo o padrão-ouro para rastreamento do câncer de pulmão, seu uso costuma se restringir a indivíduos de alto risco, como fumantes. A abordagem com raio-X aprimorado por IA pode ampliar o alcance, já que radiografias de tórax são realizadas rotineiramente por diversos motivos médicos e exigem menos infraestrutura.
O ensaio clínico no University Hospitals deve continuar por mais 9 a 10 meses, com os pesquisadores comparando a capacidade de detecção da IA com as interpretações tradicionais dos radiologistas. Se bem-sucedida, essa tecnologia pode redefinir os protocolos de rastreamento do câncer de pulmão em todo o país e, potencialmente, ser expandida para outros tipos de câncer de difícil detecção.