Dra. Magda Cordeiro

Oncologista Médica

A inteligência artificial na oncologia

HPA Magazine 22 // 2024

O que é a Inteligência artificial?
A inteligência artificial (IA) é a área das ciências da computação que se dedica ao desenvolvimento de sistemas capazes de realizar tarefas normalmente associadas à inteligência humana como, por exemplo, aprendizagem, raciocínio, resolução de problemas, perceção, compreensão e interação com o ambiente. Essencialmente, pretende criar máquinas capazes de pensar e aprender como os humanos, e são 6 as áreas através das quais é desenhada para o conseguir.

Machine Learning: algoritmos que permitem aos computadores aprender através da análise de dados, que são posteriormente utilizados para fazer previsões ou tomar decisões. 
Deep Learning: utiliza redes neurais artificiais profundas para identificar padrões complexos em grandes volumes de dados.
Natural Language Processing: sistemas desenhados para entender, interpretar o contexto da conversa e responder à linguagem humana de maneira natural; como, por exemplo, a tradução automática e os chatbots.
Visão Computacional: permite que os computadores interpretem e compreendam o mundo visual a partir da leitura de imagens e vídeos; como, por exemplo, reconhecimento de objetos, reconhecimento facial e análise de imagens médicas.
Robótica: integra a IA em sistemas físicos para criar robôs que podem realizar tarefas no mundo real, como navegação automática, manipulação guiada de objetos ou interação com humanos.
Sistemas Especialistas: programas que utilizam uma base de conhecimento composta por fatos e regras, que aprendem e lhes permitem resolver problemas complexos assim como imitar a capacidade de tomada de decisão de um especialista humano num domínio específico.

Quais as aplicações da inteligência artificial?
A IA é atualmente aplicada no nosso quotidiano, numa ampla gama de setores. 
Saúde: diagnóstico, desenvolvimento de fármacos, cirurgia robótica e personalização de tratamentos.
Finanças: deteção de fraudes, trading e análise de risco.
Transporte: veículos automáticos, otimização de rotas e gestão de tráfico.
Serviços: assistentes virtuais, agendamento e análise de feedback dos clientes.
Manufatura: automatização de processos, manutenção preditiva e controlo de qualidade.
Entretenimento: recomendação de conteúdo, avaliação e gestão de tendências, criação de música, pintura e roteiros assistidos por IA.

A Inteligência Artificial na Oncologia
É, portanto, irrefutável que a IA não só está a revolver o nosso quotidiano, como também tem transformado a medicina e oferece igualmente avanços promissores na área da oncologia. Esta revolução tecnológica traz-nos grandes expetativas sobretudo no que diz respeito aos programas de rastreio/deteção precoce, diagnóstico e tratamento personalizado do cancro. 
Deteção Precoce e Diagnóstico: A deteção do cancro de forma precoce é crucial para aumentar as taxas de sobrevivência dos indivíduos. A IA, através de algoritmos de deep learning, é capaz de analisar imagens médicas com uma velocidade e sensibilidade sem precedentes. Dessa forma, através de uma análise profunda é capaz de identificar anomalias em exames histológicos ou de imagem, com uma precisão superior à dos especialistas mais experientes, aumentando a precisão do diagnóstico e permitindo um tratamento mais direcionado.
Oncologia de Precisão: A oncologia de precisão consiste numa abordagem que considera a variabilidade genética individual, o ambiente e estilo de vida de cada individuo, no diagnóstico e tratamento personalizados do doente oncológico. Usando uma quantidade massiva de dados e análise de padrões, com base em informação genética e clínica, a IA consegue ajudar a identificar mutações específicas que podem ser alvo de terapias personalizadas assim como selecionar, entre os tratamentos disponíveis, os que podem ser mais eficazes para um determinado paciente.
Desenvolvimento de Novos Fármacos: O desenvolvimento de novos medicamentos é, como sabemos, um processo longo e dispendioso. A IA pode agilizar essa jornada, auxiliando particularmente no tratamento estatístico da imensa quantidade de dados normalmente implicada nos estudos pré-clínicos e em fases precoces de implementação, facilitando a identificação de alterações genéticas e potenciais fármacos promissores; o que promove não só a redução de custos, como o desenvolvimento de novas terapêuticas de uma forma mais célere. 
Assistência na Prática Clínica Diária: Os sistemas baseados em IA podem auxiliar os oncologistas na tomada de decisões complexas integrando, por exemplo, dados de várias fontes em simultâneo - histórias clínicas, publicações recentes, guidelines internacionais. 
Outra utilidade da IA na oncologia, consiste na possibilidade de utilizar assistentes virtuais no apoio ao paciente. Os assistentes virtuais baseados em IA podem fornecer informações, monitorizar sintomas e oferecer suporte emocional aos pacientes. Esses sistemas podem responder a perguntas comuns, agendar consultas e reforçar a adesão ao tratamento.
A radio-oncologia é outra das áreas nas quais a IA tem sido utilizada para ajudar a otimizar os planos de radioterapia, garantindo assim que a dose de radiação seja entregue de maneira precisa e segura ao tumor, minimizando a exposição aos tecidos saudáveis.

Desafios e Considerações Éticas da Inteligência Artificial
Na sua essência, a eficácia dos sistemas de IA depende da qualidade e diversidade dos dados utilizados para treinar esses mesmos sistemas. Dessa forma, dados enviesados podem levar a diagnósticos incorretos e tratamentos imprecisos, com um impacto potencialmente muito negativo. Neste contexto, é particularmente importante que se continue a contar com a expertise médica para verificar, confirmar e validar as conclusões da IA. 
Na mesma perspetiva, sabemos que a IA analisa dados de forma objetiva. No entanto, muitas decisões médicas dependem de um contexto clínico, do historial do paciente, das suas emoções, preferências e outras variáveis que, efetivamente, requerem uma interpretação subjetiva, baseada na experiência e numa prática clínica continuada, que a aparentemente a IA ainda não é capaz de discernir.
Nessa sequência, algumas das questões éticas que mais se debatem giram em torno da privacidade dos dados dos pacientes e da transparência dos algoritmos utilizados. 
Da mesma forma, não podemos obviar que a implementação de sistemas de IA requer toda uma infraestrutura tecnológica, treino e manutenção contínua dos mesmos e que, em contrapartida, a sua dependência excessiva pode dificultar a tomada de decisões independentes por parte dos médicos.
Por último, não é de negligenciar que o uso de IA pode acarretar impactos sociais e económicos consideráveis, sobretudo no que diz respeito à automatização de tarefas e tomada de decisões críticas, que irão passar a ser realizadas por máquinas, podendo vir a tornar muitos postos de trabalho eventualmente obsoletos.

Que medidas têm sido implementadas para ultrapassar esses desafios?
Para contornar o viés nos dados, as empresas e pesquisadores estão atualmente a investir numa colheita mais assertiva e equilibrada de dados, provenientes de fontes diversas e representativas em cada área específica, reduzindo eventuais riscos de contaminação. De igual forma, estão a ser desenvolvidas técnicas avançadas para melhorar a qualidade da informação como, por exemplo, remoção de dados duplicados ou irrelevantes, correção de erros e padronização de formatos.
Numa ótica de transparência, tem havido um foco crescente em desenvolver modelos de IA mais interpretáveis e explicáveis, que permitem aos utilizadores entender como as decisões são tomadas. 
No que diz respeito à privacidade e segurança, foram desenvolvidas as chamadas técnicas de privacidade diferencial, que adicionam ruído aos dados de forma a impedir que informações individuais sejam facilmente extraídas, permitindo a análise de uma grande quantidade de dados sem comprometer a privacidade individual de cada paciente. Neste contexto, uma valiosa ferramenta desenvolvida foi a denominada Federated Learning, na qual os dados permanecem nos dispositivos locais, não sendo necessário enviá-los a um servidor centralizado e apenas os modelos treinados são combinados e partilhados, reduzindo enormemente o risco de exposição. 
No que diz respeito à regulamentação, os governos e instituições de vários países, estão atualmente empenhados em desenvolver diretrizes para garantir o uso ético da IA. A União Europeia, por exemplo, está atualmente a trabalhar na Lei de IA, que visa precisamente regular o seu uso nos diferentes setores.
Seguindo essa tendência, muitas empresas e instituições de investigação por todo o mundo já contam com comitês de ética focados em rever e monitorizar projetos de IA, garantindo que estejam alinhados com os princípios éticos e de responsabilidade civil.

Em suma
A IA é uma realidade que está a revolucionar o nosso dia-a-dia. Assim como na medicina, é uma ferramenta promissora também na oncologia, particularmente no que diz respeito à deteção precoce, diagnóstico e tratamento do cancro. Embora apresente ainda alguns desafios, estão a ser implementadas medidas que visam garantir o respeito pelos direitos humanos e garantir o bem-estar social. Nesse sentido, é necessária a colaboração contínua entre governos, profissionais de saúde, cientistas e engenheiros informáticos, em paralelo com o desenvolvimento ético da tecnologia. Essas parcerias favorecem a troca de conhecimento e recursos para garantir que os avanços possam beneficiar todos os pacientes de maneira equitativa e segura, permitindo que a personalização dos tratamentos continue a evoluir, de forma a oferecer terapias cada vez mais inovadoras e eficazes.