Cientistas chineses usam modelo de IA para ajudar a tratar o câncer colorretal
Guangzhou — Na quarta-feira (2 de abril), a Universidade de Tecnologia do Sul da China, na Província de Guangdong, sul da China, anunciou que uma equipe de pesquisa utilizou tecnologia de inteligência artificial (IA) para reduzir cirurgias desnecessárias em pacientes com câncer colorretal após ressecção de tumor localizado.
Guangzhou — Na quarta-feira (2 de abril), a Universidade de Tecnologia do Sul da China, na Província de Guangdong, sul da China, anunciou que uma equipe de pesquisa usou tecnologia de inteligência artificial (IA) para reduzir cirurgias desnecessárias em pacientes com câncer colorretal após ressecção de tumor localizado.
A equipe de pesquisa desenvolveu e validou um modelo de previsão impulsionado por IA para avaliar o risco de recorrência de câncer colorretal após ressecção local. O modelo utiliza imagens patológicas de tecido de câncer retal em estágio T1, removido por cirurgia endoscópica ou excisão transanal.
Câncer colorretal é o terceiro câncer mais comum no mundo, representando cerca de 10% de todos os casos de câncer. Pacientes em estágio inicial geralmente são tratados com ressecção local. No entanto, alguns pacientes de alto risco necessitam de cirurgia adicional para prevenir a recorrência do tumor, o que aumenta o fardo físico e afeta significativamente a qualidade de vida.
Pesquisadores da universidade e do Hospital Popular Provincial de Guangdong desenvolveram um modelo de rede neural artificial para avaliar o risco de recorrência tumoral em pacientes com câncer retal em estágio T1. Este modelo pode ajudar médicos e pacientes a tomarem decisões de tratamento pós-cirúrgico mais precisas.
O modelo de previsão por IA reduziu em aproximadamente 34,9% as cirurgias adicionais desnecessárias em comparação com as diretrizes de tratamento atuais dos EUA. Isso auxilia os médicos a tomarem decisões mais bem informadas e destaca a impressionante eficácia e potencial da IA na utilização de imagens histopatológicas para prever resultados tumorais.
Este estudo foi publicado no European Journal of Surgical Oncology.
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