Tratamento do cancro: Ferramenta de Inteligência Artificial automatiza o planeamento da radioterapia

Aaron Babier, candidato a PhD da Mechanical and Industrial Engineering (MIE) 

desenvolveu um software de automação que visa reduzir o tempo de realização do planos de radioterapia a horas. 

Ele, juntamente com os coautores Justin Boutilier (MIE PhD 1T8), Professor Timothy Chan (MIE) e o Professor Andrea McNiven (Faculdade de Medicina) estão a olhar para o planeamento da radioterapia como uma intrincada mas solucionável problema de otimização. 

O software usa inteligência artificial (IA) para pesquisar dados históricos de radioterapia. Essa informação é então aplicada a um mecanismo de otimização para desenvolver planos de tratamento. 

Os pesquisadores aplicaram esta ferramenta de software num  estudo com 217 pacientes com cancro de garganta, que também receberam tratamentos desenvolvidos usando métodos convencionais.

As terapias geradas pela IA de Babier alcançaram resultados comparáveis ​​aos  tratamentos com planeamento  convencional, só que  o fez em 20 minutos. 

Os pesquisadores publicaram recentemente suas descobertas em Medical Physics.

Se a IA puder auxiliar os clínicos no desafio de otimização do desenvolvimento de tratamentos, mais recursos estarão disponíveis para melhorar os resultados e o  atendimento ao paciente Profissionais de saúde podem desviar a sua energia para aumentar o conforto  e aliviar o sofrimento do paciente.

A ideia de automatizar e agilizar os trabalhos de planeamento ajudará a tornar os custos dos cuidados de saúde mais eficientes, e vai realmente ajudar a garantir cuidados de alta qualidade.

Babier e sua equipe acreditam que, com mais desenvolvimento e validação, os profissionais de saúde poderão no futuro usar a ferramenta na clínica. Eles mantêm, no entanto,  que a utilização da IA no planeamento do tratamento dá ao clínicos uma vantagem brilhante para ajudar os pacientes, mas não dispensa pessoal médico altamente qualificado. 

Após o software  ter criado  um plano de tratamento, este terá que  ser  revisto e ainda mais personalizado por um físico de radiação, o que poderá levar até algumas horas.

"É muito parecido com a automação do processo de design de um fato feito sob medida", explica Chan. "O alfaiate deve primeiro construir a ação com base nas medidas do cliente, depois alterar a ação aqui e ali para obter o melhor ajuste. Nossa ferramenta passa por um processo semelhante para construir o plano de radiação mais eficaz para cada paciente ".

Médicos treinados, e muitas vezes especialistas,  são necessários para ajustar os tratamentos a um nível mais personalizado  e realizar verificações de qualidade. Esses papéis ainda estão firmemente fora do domínio das máquinas.

Para Babier, sua pesquisa sobre o tratamento do cancro  não é apenas um desafio de otimização.

Fonte: Oral Cancer Foundation/news.engineering.utoronto.ca 

Autor: Brian Tran 

Artigo original OCF:  oralcancernews.org/wp/smarter-cancer-treatment-ai-tool-automates-radiation-therapy-planning/