Pesquisadores desenvolvem ferramenta de IA para detecção precoce de câncer
Cientistas revelaram um novo modelo de inteligência artificial que melhora a detecção precoce de câncer de pulmão a partir de tomografias computadorizadas. A ferramenta, treinada com milhares de imagens, alcança maior precisão do que métodos tradicionais. Esse avanço pode aumentar significativamente as taxas de sobrevivência dos pacientes.
Em um estudo publicado em 28 de setembro de 2025, pesquisadores da Universidade da Califórnia, San Francisco (UCSF) introduziram uma ferramenta de diagnóstico baseada em IA projetada para identificar o câncer de pulmão em estágios iniciais usando tomografias de baixa dose. O modelo, chamado LungAI, foi desenvolvido analisando mais de 10.000 imagens de TC anonimizadas de populações de pacientes diversas, alcançando uma sensibilidade de 94% e especificidade de 92% na detecção de nódulos indicativos de câncer—superando as avaliações padrão de radiologistas em 15% em testes preliminares.
A equipe de pesquisa, liderada pela Dra. Emily Chen, radiologista na UCSF, enfatizou o potencial da ferramenta para abordar disparidades globais no rastreamento de câncer. 'A detecção precoce é fundamental para melhorar os resultados, mas o acesso a radiologistas especialistas é limitado em muitas áreas', afirmou Chen no resumo do estudo. 'O LungAI poderia democratizar o rastreamento de alta qualidade, potencialmente salvando milhares de vidas anualmente.' O conjunto de dados de treinamento incluiu exames de pacientes com idades entre 50 e 80 anos, focando em grupos de alto risco, como fumantes e aqueles com exposições ocupacionais.
O contexto de fundo revela que o câncer de pulmão continua sendo a principal causa de mortes por câncer em todo o mundo, com mais de 2,2 milhões de novos casos diagnosticados apenas em 2024, de acordo com dados da Organização Mundial da Saúde. Métodos de detecção tradicionais frequentemente perdem sinais sutis em estágios iniciais, levando a diagnósticos quando a doença está avançada e mais difícil de tratar. O LungAI usa algoritmos de aprendizado profundo para destacar áreas suspeitas nas imagens, fornecendo aos radiologistas uma segunda opinião para reduzir falsos negativos.
O estudo, publicado na revista Nature Medicine, envolveu colaboração com a empresa de tecnologia DeepHealth Inc., que forneceu os recursos computacionais. Os testes foram realizados em três centros médicos dos EUA, com resultados validados contra casos confirmados por biópsia. Embora promissor, os pesquisadores notaram limitações, incluindo a necessidade de conjuntos de dados maiores e internacionais para garantir a robustez do modelo em diferentes etnias.
As implicações se estendem à política de saúde pública, pois integrar tais ferramentas de IA pode reduzir os custos de saúde ao permitir intervenções preventivas. No entanto, preocupações éticas em torno da privacidade de dados e viés de IA foram destacadas, com a equipe defendendo algoritmos transparentes. Nenhum cronograma de implantação ampla foi anunciado, mas programas piloto estão planejados para 2026 em regiões subatendidas.
Esse desenvolvimento se alinha com tendências mais amplas na IA médica, onde ferramentas semelhantes mostraram sucesso na detecção de câncer de mama e de pele. Perspectivas equilibradas de especialistas, incluindo um comentário na mesma revista pelo Dr. Raj Patel da Johns Hopkins, elogiam os ganhos de precisão, mas alertam que a IA deve complementar, não substituir, a expertise humana: 'A tecnologia acelera o diagnóstico, mas o julgamento do médico permanece insubstituível.'