Futuras médicas: Camila, Isabela, Rafaela e Marina Foto: Marcelo Miranda/Ulbra

Apresentar os avanços mais recentes no diagnóstico precoce do câncer de mama, destacando o papel fundamental das novas tecnologias de Inteligência Artificial (IA) e exames genéticos. Essa foi a proposta de quatro estudantes de Medicina da Ulbra Canoas, que conquistaram o primeiro lugar no 26º Congresso Brasileiro de Mastologia. Isabella Schnorr Paglioli, Rafaela Zell, Camila Salles e Marina Frosi Amaral, juntamente com Maria Catarina Wilhelms Guimarães, ex-aluna da Ulbra, apresentaram o trabalho Avanços em IA e Exames Genéticos para o Diagnóstico Preventivo do Câncer de Mama. O evento, um dos mais importantes no cenário médico e científico do Brasil na área de mastologia, ocorreu de 10 a 13 de abril de 2024 no Centro de Eventos do BarraShoppingSul, em Porto Alegre.

Todos os anos, mais de um milhão de mulheres no mundo morrem de câncer de mama. No Brasil, as neoplasias constituem a segunda causa de morte em mulheres, sendo que o câncer de mama ocupa o primeiro lugar. O diagnóstico precoce é essencial para a redução do estágio de apresentação do câncer, contribuindo para um prognóstico favorável, conforme pesquisas das alunas, todas cursando o 5º semestre. Conforme o diretor do curso de Medicina da Ulbra, professor doutor Marcelo Guerra, "a premiação revela o alto nível de formação que nossos estudantes recebem, mas principalmente o esforço dessas estudantes. O curso de Medicina ficou muito orgulhoso com a grande conquista delas", explicou Guerra.

Últimas descobertas

A ideia para o estudo partiu de uma das acadêmicas durante as férias. Elas montaram o grupo e começaram as pesquisas. "Submetemos o trabalho ao congresso de mastologia sem pretensão de prêmio. Porém, foi selecionado para apresentação oral e houve a premiação. Foi emocionante e especial, pois nosso objetivo era participar, aprender sobre o assunto e, para nossa surpresa, vencemos", conta Camila Salles. O trabalho explorou as últimas descobertas e desenvolvimentos na área, fornecendo uma visão atualizada das estratégias mais eficazes para identificar e tratar precocemente o câncer de mama.

As estudantes justificam a importância da pesquisa porque, além de auxiliar nos diagnósticos por exames de imagem, a inteligência artificial e o machine learning são capazes de ajudar na detecção e no tratamento do câncer de mama, utilizando sequenciamento genético e imagens histopatológicas. "Participar da pesquisa foi uma jornada marcante e inspiradora. Desde que me envolvi no projeto até o momento em que fomos reconhecidas, cada etapa foi repleta de aprendizado e crescimento pessoal", ressalta Rafaela. Ela acrescenta que "o que mais me deixa feliz é saber que, com dedicação e determinação, somos capazes de alcançar nossos maiores objetivos."

Auxílio de diagnósticos

"A experiência desse trabalho foi muito especial para mim. Desde o início da faculdade, tenho interesse pelo assunto. Quando fui convidada para participar da pesquisa, fiquei muito animada", confessa Marina. Ela enfatiza que "o processo de pesquisa em si já foi extremamente rico, e quando recebemos a notícia de que ele tinha sido selecionado em 1º lugar em um congresso nacional, a felicidade foi maior ainda".

Isabella Paglioli revela que sempre teve interesse na área de mastologia e nas novas tecnologias que estão sendo criadas. "Foi um trabalho muito produtivo, intrigante e agregador na minha carreira futura! Fico muito feliz com o resultado e com a experiência indescritível que tivemos. Apresentar um trabalho oral na frente de centenas de médicos super conceituados e ainda ser premiado foi incrível! E, como tudo na vida, sem um grupo dedicado e com o mesmo propósito de realizar um trabalho bem feito, nada disso seria possível", afirma.

Já outra premiada, Maria Catarina, diz que "pensamos pesquisar sobre o uso da inteligência artificial no auxílio de diagnósticos porque é um tema extremamente atual, mas ainda pouco debatido". A aluna explica que todas as etapas do projeto foram incrivelmente enriquecedoras, desde a concepção do trabalho até a apresentação diante de diversos médicos especializados no tema abordado. "Sinto-me imensamente orgulhosa de nosso grupo pelo empenho dedicado ao projeto, pela apresentação e, também, pela conquista do prêmio", ressalta.

SAIBA MAIS SOBRE A PESQUISA

- O algoritmo da Inteligência Artificial pode aprender a discernir o tamanho, a forma e o padrão de textura do câncer de mama.
Isso é alcançado durante o processo de treinamento, em que o modelo é exposto a uma grande variedade de exemplos de imagens, tanto com quanto sem a presença de câncer, cada uma delas devidamente rotulada (câncer presente/não presente). 
- Durante o treinamento, a rede neural da IA ajusta seus parâmetros internos para minimizar a discrepância entre a previsão do status da imagem e a realidade, em cada imagem de exemplo fornecida.
- Assim, a rede identifica quais características da imagem indicam a presença de uma lesão maligna.
- Ao comparar o desempenho do sistema de IA com o de um radiologista individual, o primeiro teve um desempenho melhor do que 61% dos radiologistas.
- Ao analisar grandes volumes de dados e imagens de forma rápida e precisa, a IA pode ajudar a reduzir erros de diagnóstico e aprimorar os processos de triagem e diagnóstico de câncer de mama. 
- Isso pode resultar em diagnósticos mais precoces, tratamentos mais eficazes e melhores resultados para os pacientes.

Marcelo Miranda
Jornalista - MTb. 6824