Tecnologia desenvolvida por pesquisadores pode ajudar médicos a definir tratamentos mais personalizados e prognósticos mais precisos
Pesquisadores da Universidade Estadual de Campinas desenvolveram um modelo de inteligência artificial capaz de mapear, em menos de um minuto, a composição corporal de pacientes com câncer a partir de exames de tomografia computadorizada.
A tecnologia consegue identificar e diferenciar músculos, gordura subcutânea, gordura visceral e gordura intramuscular de forma automática, acelerando um processo que atualmente pode levar até uma hora quando realizado manualmente por profissionais especializados.
O sistema foi criado no Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão (Cedip) CancerThera, com apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp), reunindo pesquisadores das áreas de física, oncologia e nutrição.
A ferramenta atua por meio de um processo chamado segmentação de imagens. A partir da tomografia da região da terceira vértebra lombar, considerada referência para esse tipo de avaliação, o programa separa e colore cada tecido corporal de forma autônoma, permitindo uma análise mais detalhada do organismo do paciente.
Segundo os pesquisadores, a inovação pode contribuir para prognósticos mais precisos e tratamentos personalizados, já que a composição corporal influencia diretamente na resposta do organismo às terapias contra o câncer.
Atualmente, esse tipo de análise ainda é limitado na prática clínica devido ao alto custo dos softwares existentes e à necessidade de avaliação manual, considerada mais demorada e sujeita a diferenças entre profissionais.
De acordo com a equipe responsável, o algoritmo foi treinado com base no raciocínio utilizado por médicos e nutricionistas e apresenta margem de erro inferior a 5%, o que pode facilitar sua aplicação tanto em pesquisas quanto na prática clínica futuramente.
Foto: CancerThera/Divulgação
