Nova tecnologia de Inteligência Artificial pode detectar biomarcadores cancerígenos em tempo real

O uso da tecnologia pode acelerar drasticamente o tempo de detecção do doença no Sheba Medical Center de Israel

Modelos de inteligência artificial (IA) desenvolvidos pelo Sheba TEl Hashomer e pela empresa de diagnóstico de oncologia de precisão Imagene foram usados ​​para detectar biomarcadores cancerígenos em tempo real a partir de uma imagem de biópsia.

 

A identificação de alterações genéticas é fundamental para melhorar o atendimento ao paciente e orientar as decisões terapêuticas direcionadas. O cânc

er de pulmão, resultante principalmente do tabagismo, é o câncer mais comum e é responsável por cerca de 1,76 milhão de mortes por ano em todo o mundo e, geralmente só é diagnosticado em estágios avançados.

A IA está sendo intensamente pesquisada no campo da patologia no complexo hospitalar israelense. “Nossos resultados demonstram as vantagens que as soluções de Inteligência Artificial baseadas em imagem têm no domínio da patologia molecular, permitindo a detecção rápida e precisa de biomarcadores e superando as limitações encontradas ao usar métodos laboratoriais tradicionais”, disseram os responsáveis desse estudo. “Esses resultados apresentam níveis de precisão sem precedentes e comparáveis ​​às técnicas padrão-ouro.

Um novo caminho para o diagnóstico rápido e preciso do câncer

A professora Iris Barshack, chefe do instituto de patologia de Sheba, ressalta que o modelo desenvolvido no Centro de Inovação ARC (Acelerar, Redesenhar, Colaborar) favorece a pesquisa em várias áreas, como essa no campo no campo da detecção de biomarcadores para câncer de pulmão. “Estamos orgulhosos de publicar o artigo científico apresentando níveis de precisão nunca antes demonstrados. Os algoritmos de aprendizado profundo da Imagene simplificam radicalmente o diagnóstico de câncer e a terapia direcionada, e estamos comprometidos em continuar e expandir essa colaboração para cobrir mais tipos de câncer e biomarcadores”.

“Imagene e Sheba, bem como nosso modelo de Programa de Inovação ARC (Acelerar, Redesenhar, Colaborar) têm uma estreita colaboração de pesquisa no campo da detecção de biomarcadores para câncer de pulmão para melhorar a qualidade do atendimento e salvar a vida dos pacientes”, disse Iris Barshack, do Sheba. “Estamos orgulhosos de publicar o artigo científico na revista Modern Pathology apresentando níveis de precisão nunca antes demonstrados. Os algoritmos de aprendizado profundo da Imagene simplificam radicalmente o diagnóstico de câncer e a terapia direcionada, e estamos comprometidos em continuar e expandir essa colaboração para cobrir mais tipos de câncer e biomarcadores”.

O Prof. Eyal Zimlichman, diretor de Inovação e Transformação do Sheba ARC, acrescentou: “Estamos orgulhosos desta conquista colaborativa, dedicada ao combate ao câncer e a salvar vidas usando esta tecnologia digital revolucionária. Isso representa a essência do nosso modelo de inovação ARC, que está redesenhando o futuro da saúde hoje”