Deteção precoce do cancro oral com utilização de algoritmos de Inteligência Artificial (IA)

Utilizando algoritmos avançados, especialmente machine learning e deep learning, os sistemas de IA analisam dados clínicos, imagens médicas e biomarcadores para identificar padrões que indicam possíveis malignidades.

Análise de imagem
Os algoritmos de IA podem processar e analisar imagens de fontes como câmaras intraorais, radiografias e lâminas histopatológicas.  Os modelos de aprendizado profundo (deep learning), estão a ser usados para analisar imagens médicas, como radiografias, fotografias intraorais e imagens de biópsias. Ferramentas baseadas em redes neuronais  conseguem identificar lesões orais potencialmente malignas.  Algoritmos treinados para diferenciar entre lesões benignas e malignas em imagens clínicas podem ajudar os médicos dentistas e patologistas a priorizar casos suspeitos para investigação adicional.

Análise de biomarcadores
IA também é utilizada para analisar perfis de biomarcadores genéticos, moleculares e proteômicos,  permitindo identificar padrões associados ao desenvolvimento de cancro oral. Os algoritmos de IA podem detetar padrões anormais nos dados de sequenciação genómica, ajudando a identificar indicadores precoces de cancro que podem não ser evidentes através dos métodos de diagnóstico padrão.

Sistemas de triagem automatizada
Aplicativos e dispositivos baseados em IA podem realizar triagens iniciais em pacientes, utilizando câmeras de alta resolução conectadas a smartphones. Esses sistemas conseguem detectar mudanças precoces na mucosa oral que podem passar despercebidas em exames clínicos convencionais.
Os dispositivos portáteis com suportr IA que utilizam fluorescência ou imagens óticas podem ajudar os médicos dentistas a identificar doentes de alto risco sem a necessidade de equipamento laboratorial sofisticado.

 Integração com dispositivos médicos
Dispositivos como scanners ópticos e câmeras de fluorescência, integrados com IA, permitem a detecção de alterações precoces no tecido oral. Esses dispositivos fornecem análises em tempo real para ajudar no diagnóstico.
 

Benefícios, desafios e limitações da aplicação da IA
 Estudos mostram que a IA pode ajudar  os médicos dentistas na identificação de algumas lesões precoces especialmente em populações de alto risco. As ferramentas digitais tornam a triagem mais acessível e a automação reduz o tempo necessário para analisar imagens ou amostras.
Embora a IA não substitua os métodos de diagnóstico tradicionais, serve como um complemento poderoso, melhorando a deteção precoce,  maximilizando os resultados para os doentes em risco de cancro oral. Espera-se que os avanços contínuos na tecnologia de IA e a sua integração na prática rotineira de cuidados de saúde revolucionem ainda mais o diagnóstico do cancro.
Os modelos de IA necessitam de conjuntos de dados diversos e de alta qualidade o que não é uma tarafa fácil também incorporar a IA nos fluxos de trabalho de saúde existentes pode ser complexo.
Por último a  aprovação e normalização de ferramentas de IA na prática clínica requerem uma validação rigorosa.

Fotos: Unsplash/CCO Public Domain