O planejamento do tratamento de câncer por radioterapia envolve a análise de imagens obtidas por tomografia computadorizada (CT, computed tomography), necessária para definir os contornos do tumor – evitando danos ao tecido saudável em sua volta – e as doses de radiação. Pela complexidade da tarefa, esse processo pode tradicionalmente levar dias. Mas a empresa Varian obteve em fevereiro aprovação pelo FDA (Food and Drug Administration), o órgão regulador americano da área de saúde, para o Ethos, um sistema baseado em inteligência artificial que produz um plano de tratamento em minutos. O software recebe as imagens do paciente e o objetivo final definido pelo médico, e produz um plano terapêutico para atingir este objetivo.
O Ethos foi treinado com planos de tratamento curados, se tornando capaz de identificar as características de novos pacientes e assim estabelecer um plano personalizado que leve em consideração as nuances de cada caso. A equipe médica da Universidade da Califórnia San Diego comparou os resultados produzidos pelo Ethos com planos gerados manualmente, concluindo que o sistema entrega planos de alta qualidade, mas que levam apenas de 5 a 20 minutos para ficarem prontos. Agora eles estão usando o software em todos os casos, ficando um planejador humano responsável por uma última vistoria. Mais de 1000 pacientes já se beneficiaram do método. O sistema facilita o planejamento dos casos mais simples, liberando os profissionais médicos para dedicarem seu tempo aos casos mais difíceis e desafiadores.
Outro benefício do uso da inteligência artificial é que, durante o tratamento, os tumores mudam de posição e tamanho, o que exige uma alteração no planejamento inicial. Tradicionalmente, existe uma latência entre o exame das imagens e as correções no tratamento, e uma das formas de mitigar o prejuízo causado por essa latência é permitir uma margem de segurança em volta dos contornos do tumor, o que entretanto acaba danificando parte do tecido saudável. Mas agora é possível fazer essas correções em tempo real, inclusive durante o atendimento do paciente. O Hospital de Herlev, na Dinamarca, relata que, apesar de ser possível modificar os planos produzidos pelo sistema dessa maneira, até agora tem sido capaz de implementar os planos sem alterações. O Ethos ainda permitiu reduzir as margens dos tumores em 40% em média.
O uso de inteligência artificial pode melhorar ainda mais o tratamento por radioterapia, já que existe uma tendência de passar a usar imageamento por ressonância magnética (MRI, magnetic resonance imaging) ao invés de CT para visualização de tumores. O MRI permite um melhor delineamento do tecido saudável e um monitoramento em tempo real, entretanto é da CT que se obtém as informações sobre sensibilidade dos tecidos à radiação. Mas métodos de machine learning podem aprender a criar reconstruções das imagens de CT a partir daquelas obtidas por MRI, eliminando a necessidade do uso de CT completamente, e colhendo os benefícios do uso de MRI.
