Prism: o modelo de IA pode detectar câncer de pâncreas

O câncer de pâncreas é uma das formas mais letais de câncer, com uma taxa de sobrevivência de apenas 10% em cinco anos. Isso se deve principalmente ao fato de que a doença é difícil de detectar em seus estágios iniciais, quando o tratamento é mais eficaz. Muitas vezes, os sintomas do câncer de pâncreas são vagos ou inespecíficos, como dor abdominal, perda de peso, icterícia, diabetes, etc. Além disso, os métodos de diagnóstico atuais, como tomografia computadorizada ou ressonância magnética, são caros, invasivos e nem sempre disponíveis. Porém, o Prism, pode mudar esse contexto.

Diante desse cenário, surge a necessidade de desenvolver novas formas de identificar o câncer de pâncreas em uma fase precoce. Assim, aumentando as chances de cura e melhoria da qualidade de vida dos pacientes. Uma dessas formas é o uso da inteligência artificial (IA). A IA é a capacidade das máquinas de aprender a partir de dados e realizar tarefas complexas.

Um exemplo de um modelo de IA que pode detectar o câncer de pâncreas é o PRISM, que significa Pancreatic cancer Risk and Identification using Standard Measures (Risco e Identificação de Câncer de Pâncreas usando Medidas Padrão, em português). O PRISM foi desenvolvido por pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) e do Hospital Geral de Massachusetts, nos Estados Unidos. Ele usa dados clínicos e laboratoriais de rotina. Eles são mais acessíveis e abrangentes do que os dados de imagem, para identificar pacientes com alto ou baixo risco de câncer de pâncreas.

Sintomas do câncer de pâncreas

Os sintomas do câncer de pâncreas podem variar de acordo com o tipo, o tamanho e a localização do tumor. No entanto, alguns dos sintomas mais comuns são:

• Pele e olhos amarelados, que podem indicar uma obstrução do ducto biliar pelo tumor, impedindo a passagem da bile para o intestino.
• Urina escura e fezes claras ou oleosas, que também são consequências do acúmulo de bilirrubina no sangue e da falta de bile no intestino.
• Coceira na pele, causada pela irritação da pele pela bilirrubina no sangue.
• Dor no abdômen, provocada pelo crescimento do tumor, comprimindo órgãos e nervos próximos.
• Perda de peso sem causa aparente, que pode ser resultado das alterações na digestão e no metabolismo provocadas pelo câncer.
• Falta de apetite e má digestão, que podem ocorrer quando a produção do suco pancreático é afetada, dificultando a digestão dos alimentos gordurosos, por exemplo.
• Náusea e vômitos, que podem acontecer quando o tumor dificulta o trânsito dos alimentos pelo intestino.
• Formação de coágulos no sangue, que podem ser causados pela invasão de vasos sanguíneos pelo tumor e pela produção de substâncias que estimulam a coagulação do sangue.
• Desenvolvimento ou piora da diabetes, que pode ocorrer quando o tumor interfere na produção de insulina pelo pâncreas

Como funciona o PRISM?

O PRISM é um sistema de aprendizado profundo, que é uma técnica de IA que usa redes neurais artificiais para aprender a partir de grandes quantidades de dados e realizar tarefas complexas. O PRISM usa dois algoritmos de aprendizado profundo: um chamado PancRisk, que usa dados demográficos, diagnósticos anteriores e medicamentos dos pacientes para estimar o risco de câncer de pâncreas; e outro chamado PancDetect, que usa resultados laboratoriais para detectar sinais precoces da doença.

Os dois algoritmos acabam combinados para gerar uma pontuação de risco para cada paciente, que pode orientar a triagem e o acompanhamento. O PRISM também usa o processamento de linguagem natural, que é uma área da IA que estuda a interação entre as máquinas e a linguagem humana, para extrair informações relevantes dos registros eletrônicos de saúde, que muitas vezes contêm textos não estruturados, como notas médicas, relatórios de patologia, etc.

O teste e treinamento do PRISM aconteceu em um conjunto de dados de mais de 100 mil pacientes nos Estados Unidos, representando a diversidade da população do país. O modelo mostrou uma taxa de precisão de 86,8% para identificar pacientes com alto risco de câncer de pâncreas, e de 81,2% para identificar pacientes com baixo risco. Esses valores se baseiam em uma comparação entre as previsões do modelo e os diagnósticos reais dos pacientes. A taxa de precisão é uma métrica que mede a proporção de previsões corretas do modelo em relação ao total de previsões.

Tecnologias por trás do modelo

Além do aprendizado profundo, o Prism usa tecnologias como redes neurais, processamento de linguagem natural e análise de dados para analisar dados clínicos e laboratoriais de rotina dos pacientes e identificar aqueles com alto ou baixo risco de câncer de pâncreas.

Quais são os benefícios e desafios do PRISM?

O PRISM é um modelo de IA que se destaca pela sua capacidade de usar dados clínicos e laboratoriais de rotina para identificar pacientes com alto ou baixo risco de câncer de pâncreas em estágios iniciais. Nesse sentido, alguns benefícios desse modelo são:

• Usar dados mais acessíveis e abrangentes, que não dependem de exames de imagem caros e invasivos.
• Ter uma taxa de precisão comparável ou superior a outros modelos de IA para câncer de pâncreas, baseados em dados de imagem.
• Ter o potencial para suprir uma triagem populacional baseada em IA, que pode agilizar a detecção do câncer de pâncreas, levar a um tratamento mais precoce, melhorar os resultados e prolongar a expectativa de vida dos pacientes.

Alguns desafios desse modelo são:

• A princípio, validar e testar o modelo em diferentes populações e contextos, para garantir a sua generalização e aplicabilidade.
• Integrar o modelo com os sistemas de saúde existentes, para facilitar o acesso e o uso dos dados clínicos e laboratoriais.
• Garantir a segurança, a privacidade e a ética dos dados dos pacientes, bem como a transparência e a explicabilidade das decisões do modelo.

Futuro do Prism

O futuro do PRISM, o modelo de IA para câncer de pâncreas, é promissor, mas também desafiador. Aliás, o modelo tem o potencial para suprir uma triagem populacional baseada em IA, que pode agilizar a detecção do câncer de pâncreas, levar a um tratamento mais precoce, melhorar os resultados e prolongar a expectativa de vida dos pacientes. No entanto, o modelo ainda precisa de validação e testes em diferentes populações e contextos, para garantir a sua generalização e aplicabilidade. Além disso, o modelo precisa de integração com os sistemas de saúde existentes, para facilitar o acesso e o uso dos dados clínicos e laboratoriais. Por fim, o modelo precisa garantir a segurança, a privacidade e a ética dos dados dos pacientes. Assim como a transparência e a explicabilidade das decisões do modelo

Em última análise…

O PRISM é um modelo de IA que pode detectar o câncer de pâncreas em uma fase precoce, usando dados clínicos e laboratoriais de rotina. Aliás, ele foi criado por pesquisadores do MIT e do Hospital Geral de Massachusetts, e mostrou uma taxa de precisão de 86,8% para o grupo de alto risco e de 81,2% para o grupo de baixo risco.

Sobretudo, o modelo supre uma triagem populacional baseada em IA, que pode aumentar as chances de cura e melhoria da qualidade de vida dos pacientes. No entanto, o modelo ainda enfrenta alguns desafios, como a validação, a integração e a ética.