Cientistas americanos publicaram recentemente uma descoberta significativa na revista Nature: o modelo de inteligência artificial FastGlioma, desenvolvido em conjunto pela Universidade de Michigan e pela Universidade da Califórnia, em São Francisco, pode identificar rapidamente a presença de resíduos de tumores cancerígenos em cirurgias cerebrais em apenas 10 segundos, representando um avanço revolucionário na neurocirurgia.
Esta inovação combina imagem óptica microscópica com modelos de IA básicos. A equipe de pesquisa utilizou mais de 11.000 amostras cirúrgicas e 4 milhões de imagens microscópicas para pré-treinamento, empregando a tecnologia de imagem de tecido Raman estimulada desenvolvida pela Universidade de Michigan para obter imagens de alta resolução.
A principal vantagem do FastGlioma reside em sua capacidade de detecção excepcional. Em aplicações práticas, o modelo apresenta uma taxa de omissão de resíduos de tumores de alto risco de apenas 3,8%, significativamente melhor do que a taxa de omissão de 25% dos métodos tradicionais de imagem e cirurgia guiada por fluorescência. Mesmo no "modo rápido", sua precisão média atinge 92%.
O estudo mostra que o FastGlioma também reduz a dependência de métodos tradicionais, como imagem por radiação, contraste aprimorado ou marcadores fluorescentes. Essa tecnologia inovadora não apenas auxilia os cirurgiões na tomada de decisões rápidas durante a cirurgia, mas também pode ser aplicada a outros tipos de diagnóstico de tumores cerebrais.
É importante notar que a remoção completa de tumores cerebrais sempre foi um grande desafio na neurocirurgia, pois parte dos tumores residuais é difícil de distinguir do tecido cerebral saudável. O surgimento do FastGlioma oferece uma nova solução para esse problema clínico, marcando um passo importante da inteligência artificial na área de medicina de precisão.
