Será uma máquina capaz de prever quem irá ficar doente?

Pode parecer estranho, mas uma das principais indústrias de entretenimento deu nas últimas décadas um forte contributo para a luta contra o cancro e outras doenças graves. Segundo o matemático grego Nikos Paragios, os videojogos desenvolveram ao longo dos anos importantes inovações nas áreas de processamento gráfico e na capacidade de as máquinas gerarem gráficos 3D realistas tanto nos nossos computadores, como telemóveis.

Estes avanços, segundo explica o investigador da Universidade de Paris-Saclay que se dedica a melhorar o diagnostico e tratamento de tumores através do uso de tecnologia, permitiram que atualmente a indústria médica utilize algumas destas inovações no tratamento e diagnostico de pacientes com cancro.

Os avanços nas capacidades técnicas e gráficas – apoiadas recentemente pela Inteligência Artificial – desenvolveram-se de tal maneira, que neste momento permitem analisar imagens de raios-x de pacientes e identificar com uma elevada precisão as áreas afetadas, determinando mais tarde as doses exatas de radiação que o paciente em particular deve receber. Esta situação permite diminuir drasticamente os efeitos secundários negativos dos tratamentos, algo especialmente útil quando pode existir o risco de afetar órgãos sensíveis e muito delicados como o nervo ótico, por exemplo.

“A ideia de utilizar a matemática contra o cancro não passa por tentar validar hipóteses à priori mas sim encontrar coisas que os humanos não foram capazes de identificar e que podem determinar o sucesso ou fracasso de um tratamento”, explicou Nikos Paragios em Madrid, num recente congresso anual do grupo Solti de pesquisa sobre o cancro da mama.

Estes algoritmos são na sua essência algo estúpidos. O seu objetivo é apenas de processamento de dados, permitindo scannear imagens e compará-las com centenas (ou milhares) de outras. Não se tenta que identifiquem padrões ou quem usem “intuição” complexa. A simples possibilidade de coletar e comparar centenas de casos anteriores, a uma enorme velocidade, permite obter informação essencial para o tratamento de novos pacientes.

Paragios diz que os algoritmos analisaram cerca de 25 000 imagens médicas de pacientes e que depois, ao serem apresentados novos casos, conseguiram melhorar o tratamento de radioterapia destas pessoas em 17%.

Embora muita desta tecnologia esteja ainda em desenvolvimento, estes sistemas poderão otimizar consideravelmente os recursos públicos aplicados nos tratamentos oncológicos. Esta metodologia tem a possibilidade de a médio prazo melhorar a eficácia dos tratamentos entre 20% – 60% e de revolucionar para sempre a forma como se pratica medicina nestas áreas, conforme conclui o matemático grego.

A aplicação da inteligência artificial irá servir para classificar pacientes, diagnosticar tumores e escolher os melhores tratamentos tendo por base o perfil genético de cada pessoa. Contribuindo assim para o desenvolvimento da área da medicina de precisão.

Apesar de todo este avanço, a incorporação da inteligência artificial na medicina tem também os seus problemas. O facto de os dados não serem todos homogéneos dificulta a criação de grandes bancos de dados uniformes. As diferenças nas legislações de cada pais, relativas à proteção dos dados médicos dos pacientes, são outra das principais barreiras que podem complicar estas aplicações. Por último o facto de as máquinas não terem um critério e poderem aprender coisas “absurdas” é ainda um fator que pode atrapalhar algumas correlações entre marcadores, tal como explica Paragios.

Estes são ainda problemas muito reais que por agora nenhuma máquina pode resolver.