{"id":11888,"date":"2025-09-19T10:27:12","date_gmt":"2025-09-19T13:27:12","guid":{"rendered":"https:\/\/fenati.org.br\/?p=11888"},"modified":"2025-09-19T13:49:36","modified_gmt":"2025-09-19T16:49:36","slug":"ia-pode-revolucionar-diagnostico-de-cancer-de-pulmao","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/homolog.fenati.org.br\/en\/ia-pode-revolucionar-diagnostico-de-cancer-de-pulmao\/","title":{"rendered":"Nova tecnologia de IA pode revolucionar diagn\u00f3stico de c\u00e2ncer de pulm\u00e3o"},"content":{"rendered":"

C\u00e2ncer de pulm\u00e3o –<\/strong> O c\u00e2ncer de pulm\u00e3o \u00e9 hoje a principal causa de morte relacionada a tumores em todo o mundo. No Brasil, apenas em 2022, a doen\u00e7a foi respons\u00e1vel por aproximadamente 30 mil \u00f3bitos, refor\u00e7ando a tend\u00eancia de crescimento nos registros ao longo das \u00faltimas d\u00e9cadas.<\/p>\n

Diante desse cen\u00e1rio preocupante, especialistas buscam alternativas para melhorar a detec\u00e7\u00e3o precoce. Entre as solu\u00e7\u00f5es, a intelig\u00eancia artificial<\/a> tem se mostrado uma ferramenta promissora para acelerar a identifica\u00e7\u00e3o de n\u00f3dulos suspeitos nos pulm\u00f5es e, com isso, aumentar as chances de sobreviv\u00eancia dos pacientes.<\/p>\n

LEIA: Vale-Refei\u00e7\u00e3o n\u00e3o acompanha custo real das refei\u00e7\u00f5es, revela pesquisa<\/strong><\/a><\/p>\n

Redu\u00e7\u00e3o dos falsos positivos<\/h4>\n

– Um estudo recente publicado na revista Radiology apresentou uma intelig\u00eancia artificial capaz de calcular o risco de evolu\u00e7\u00e3o de tumores em n\u00f3dulos pulmonares.
\n– Al\u00e9m de manter elevadas taxas de detec\u00e7\u00e3o, a tecnologia se mostrou eficaz em reduzir de maneira significativa os resultados falso-positivos.
\n– O aparecimento de n\u00f3dulos \u00e9 relativamente frequente, mas distinguir quais t\u00eam potencial maligno continua sendo um desafio para a medicina.
\n– Nesse contexto, a IA surge como uma aliada importante no diagn\u00f3stico antecipado do c\u00e2ncer.<\/p>\n

Algoritmo treinado para avalia\u00e7\u00e3o de n\u00f3dulos<\/h4>\n

Hoje, os protocolos convencionais de rastreamento levam em conta principalmente o tamanho, o formato e a evolu\u00e7\u00e3o do n\u00f3dulo para determinar se h\u00e1 risco de malignidade. J\u00e1 o novo modelo de IA analisa uma combina\u00e7\u00e3o de diferentes caracter\u00edsticas para fornecer uma estimativa mais precisa.<\/p>\n

O sistema foi treinado com dados do National Lung Screening Trial, estudo cl\u00ednico de grande porte realizado nos Estados Unidos que comparou tomografias computadorizadas de baixa dose com radiografias de t\u00f3rax em fumantes de alto risco.<\/p>\n

No total, o algoritmo recebeu informa\u00e7\u00f5es de 16.077 n\u00f3dulos, dos quais 1.249 eram malignos. A valida\u00e7\u00e3o foi feita com 4.146 participantes que apresentavam n\u00f3dulos pulmonares.<\/p>\n

Os resultados mostraram que a IA superou os m\u00e9todos atualmente utilizados na detec\u00e7\u00e3o de n\u00f3dulos indeterminados, alcan\u00e7ando mais de 90% de precis\u00e3o. Para os casos malignos, o desempenho foi equivalente ao dos modelos tradicionais.<\/p>\n

J\u00e1 para os benignos, a taxa de acerto atingiu 68%, contra 47% nos protocolos sem IA \u2014 uma redu\u00e7\u00e3o expressiva no n\u00famero de falsos positivos.<\/p>\n

(Com informa\u00e7\u00f5es de Olhar Digital)<\/strong><\/em>
\n(Foto: Reprodu\u00e7\u00e3o\/Freepik)<\/strong><\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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