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Em 10 segundos, IA detecta tumores cerebrais perdidos durante cirurgia - Mundo News
21 de Novembro, 2024

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Em 10 segundos, IA detecta tumores cerebrais perdidos durante cirurgia

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Em um avanço tecnológico incrível, cientistas desenvolveram uma inteligência artificial (IA) que detecta tumores cerebrais residuais perdidos durante uma cirurgia em apenas 10 segundos e com...
Em 10 segundos, a IA criada pelos pesquisadores conseguiu identificar tumores residuais nos cérebros dos pacientes, que podem não ser vistos pelos médicos durante uma cirurgia. - Foto: Chris Hedly

Em 10 segundos, a IA criada pelos pesquisadores conseguiu identificar tumores residuais nos cérebros dos pacientes, que podem não ser vistos pelos médicos durante uma cirurgia. – Foto: Chris Hedly

Em um progressão tecnológico incrível, cientistas desenvolveram uma perceptibilidade sintético (IA) que detecta tumores cerebrais residuais perdidos durante uma cirurgia em exclusivamente 10 segundos e com taxa de acerto de 92%.

Chamada de FastGlioma, a tecnologia foi pensada por pesquisadores das Universidades de Michigan e Califórnia, nos Estados Unidos. Durante cirurgias, um problema generalidade que a equipe médica tem é notabilizar o tecido saudável e o tecido tumoral, uma vez que eles se parecem.

“Levante protótipo é um solidão inovador das técnicas cirúrgicas existentes ao identificar rapidamente a infiltração tumoral em solução microscópica usando IA, reduzindo significativamente o risco de não encontrar tumor residual na superfície onde um glioma é ressecado”, contou Shawn Hevery-Jumper, professor de neurocirurgia na Universidade da Califórnia.

Porquê funciona

A tecnologia, que pode salvar vidas, combina imagens ópticas microscópicas com IA para identificar o que resta de um tumor cerebral posteriormente o procedimento.

“O sistema fundamentado em IA tem o potencial de mudar o campo da neurocirurgia ao melhorar imediatamente o gerenciamento de pacientes com gliomas difusos”, disse Todd Hollon, neurocirurgião em Michigan.

O FastGlioma usa uma técnica chamada histologia Raman. Com isso, é provável gerar imagens em subida solução do tecido cerebral, incluindo os tumores.

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Impacto para pacientes

Para os pacientes, o progressão traz grandes benefícios.

A remoção completa do tumor cerebral é crucial para evitar casos reincidentes e prometer que os doentes tenham uma vida mais longa e com mais qualidade.

“Esses resultados demonstram a vantagem de modelos de base visual porquê o FastGlioma para aplicações médicas de IA e o potencial de generalização para outros cânceres humanos sem exigir um extenso treinamento ou ajuste fino do protótipo”, destaca Aditya S. Pandey, presidente do Departamento de Neurocirurgia de Michigan.

Precisão incrível

A IA foi treinada com mais de 11 milénio exemplos de tecidos removidos e 4 milhões de imagens, tornando-se altamente capaz de notabilizar entre o tecido saudável e o tumoral.

Combinando IA e a geração de imagens, os cirurgiões identificam o tumor na hora da cirurgia com mais precisão e rapidez.

“O FastGlioma pode detectar tecido tumoral residual sem depender de procedimentos histológicos demorados e grandes conjuntos de dados rotulados em IA médica, que são escassos”, explica Honglak Lee, professor de ciência da computação e engenharia na Universidade de Michigan.

Diferentemente de métodos tradicionais, porquê exames de sonância e uso de agentes fluorescentes, o FastGlioma oferece o resultado em segundos.

Em testes, a precisão média foi de 92%. A taxa de ajustar é superior às outras técnicas, que falham em detectar tumores residuais em até 25% dos casos.

O horizonte da pesquisa já está muito deliberado. A teoria agora é aumentar a emprego do fluxo de trabalho da tecnologia a outros tipos de cancro porquê o de pulmão, próstata, pomo, cabeça e pescoço.

O modelo de IA que detecta tumores durante cirurgia foi treinado com mais de 11 espécimes de tumor. - Foto: Roman Zaiets/Shutterstock

O protótipo de IA que detecta tumores durante cirurgia foi treinado com mais de 11 espécimes de tumor. – Foto: Roman Zaiets/Shutterstock

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