Desde a integração em 1908 de Willem Einthoven na medicina clínica, o eletrocardiograma, ECG,tem sido importante no diagnóstico cardiovascular por mais de um século, não invasivo, de baixo custo e disponível, produzindo informações sobre ritmo cardíaco, condução e isquemia, fundamental, à decisão em cenários agudos e crônicos. Sua interpretação convencional está limitada pela dependência da experiência clínica de diagnósticos afetados pela variabilidade inter observador, particularmente na avaliação de anormalidades sutis ou alterações inespecíficas, em contexto que doenças mais prevalentes e mortais são as cardiovasculares e a ferramenta diagnóstica mais utilizada para investigar fisiologia e função cardiovascular é o eletrocardiograma, apesar da disponibilidade e uso, sujeito à variabilidade interobservador e à sensibilidade abaixo do ideal à doenças assintomáticas ou em estágio inicial. Abordagens de aprendizado profundo fornecem métodos à melhorar utilidade diagnóstica e prognóstica do ECG e a interpretação automatizada habilitada por IA, utilizando redes neurais convolucionais, CNNs, atingiu desempenho ótimo na detecção e classificação de arritmias, demonstrando rendimento diagnóstico à disfunção ventricular esquerda assintomática no ambiente de atenção primária. Apesar da lista de aplicações, obstáculos permanecem devido diferenças no treinamento e populações-alvo com viés relacionado a sexo, raça e comorbidades, fator limitante à implementação equitativa, com preocupações de aprendizado profundo, interpretabilidade e adoção clínica,responsabilidade médico-legal e integração com fluxos de trabalho e infraestrutura, além de privacidade de dados, justiça algorítmica, responsabilização e transparência, importantes, à medida que o IA-ECG seja submetida a escrutínio regulatório e à validação em resultados. Algoritmos automatizados apresentam desempenho diagnóstico inferior à interpretação de especialistas, com sensibilidades variando de 70% a 85% e especificidades de 80% a 90%, dependendo da condição e do algoritmo usados, ao passo que, IA e ML, aprendizado de máquima, são ferramentas que detectam padrões ocultos em conjuntos de dados grandes e complexos e sua evolução avançou na última década. Modelos de DL, aprendizado profundo, como redes neurais convolucionais, CNNs, aproveitam capacidades analíticas onde podem digerir dados brutos e executar engenharia cada vez mais abstrata por conta própria, sem manipulação humana direta, para serem usados no reconhecimento de padrões em níveis mais altos além da compreensão visual humana. Mostraram prova de conceito ao aprender classificar com precisão arritmias de ECGs de derivação única de modo que estava no mesmo nível de cardiologistas certificados, daí, modelos IA-ECG serem capazes de prever disfunção sistólica ventricular esquerda a partir de ECGs de ritmo sinusal, detectar evidências de fibrilação atrial prévia mesmo em pacientes em ritmo sinusal normal e até triagem de anormalidades metabólicas,como hipercalemia. Em 2023, o primeiro algoritmo IA-ECG foi aprovado pela FDA dos EUA à detecção de baixa fração de ejeção, evento marcante do primeiro algoritmo IA em cardiologia fazer a transição do ambiente de pesquisa ao uso clínico, no entanto, a maioria desses modelos possuem interpretabilidade limitada, prejudicando confiança e responsabilidade médico-legal, cujo desempenho do modelo depende da população que pode levar a viés relacionado a sexo, raça ou comorbidade, por exemplo, modelos aprendizado profundo, DL, treinados em dados de populações masculinas de meia-idade podem apresentar desempenho inferior quando aplicados a mulheres, adultos mais velhos ou indivíduos com diferentes perfis de comorbidade levando à redução da precisão diagnóstica nesses grupos.
Vale notar que IA no mercado de Diagnóstico de Câncer deverá atingir US$ 2,43 Bilhões até 2032, com relatório da DelveInsight, prevendo crescimento estável de 2025 a 2032, avaliado em US$ 1.049,sendo 18 milhões em 2024, ao lado da necessidade de ferramentas de diagnóstico precisas, rápidas e econômicas, impulsionando a adoção de soluções baseadas em IA em oncologia, com sistemas de saúde priorizando detecção precoce e diagnóstico de precisão. IA, integrada a modalidades de imagem médica como Tomografia, ressonância magnética, mamografia e lâmina de patologia surgiram como ferramentas transformadoras no diagnóstico do câncer, melhorando precisão diagnóstica, minimizando erro e permitindo detecção precoce da doença, fatores essenciais para melhorar taxas de sobrevivência e resultados do tratamento. Grandes players de saúde e tecnologia se concentram em colaborações estratégicas, lançamentos de produtos e aquisições para fortalecer portfólios de diagnóstico de câncer baseados em IA, esperando-se que esses desenvolvimentos expandam o alcance e capacidades tecnológicas IA no cenário do diagnóstico do câncer. De acordo com a Agência Internacional de Pesquisa sobre Câncer, 20 milhões de novos casos foram relatados globalmente em 2022 com projeções indicando aumento à 32,6 milhões de casos até 2045, entre estes, o câncer de mama respondeu por 2,3 milhões de novos casos em 2022 com previsão de atingir 3,36 milhões até 2045, sendo que o crescimento na prevalência ressalta necessidade de tecnologias de diagnóstico aprimoradas. Cada vez mais reconhecida como componente indispensável do tratamento do câncer, IA particularmente na detecção precoce e precisa em que métodos tradicionais como interpretação de imagens e biópsias de tecido são limitados pela subjetividade, restrições de tempo e variabilidade diagnóstica, em contraste, sistemas alimentados por IA alavancam algoritmos de aprendizado profundo e aprendizado de máquina para analisar conjuntos de dados massivos de imagens e diagnósticos moleculares, fornecendo resultados rápidos e precisos. Modelos IA são capazes de detectar padrões complexos invisíveis ao olho humano, reduzindo erros de diagnóstico, podendo diferenciar entre tumores benignos e malignos com alta especificidade, minimizar falsos positivos e reduzir biópsias desnecessárias, além disso, a integração IA em fluxos de trabalho de diagnóstico permite suporte à decisão em tempo real, monitoramento de doenças e previsão da resposta ao tratamento. Plataformas de imagem orientadas por IA, equipadas com tecnologias de visão computacional baseadas em aprendizado profundo são capazes de automatizar tarefas como detecção de lesões, segmentação e classificação de tumores, reduzindo carga e melhorando reprodutibilidade e padronização dos resultados diagnósticos, com modelos avançados IA capazes de avaliar dados de imagem multiparamétricos para detectar tumores em estágio inicial e anormalidades sutis, por exemplo, sistemas IA utilizados em mamografias demonstraram precisão na identificação de microcalcificações indicativas de câncer de mama em estágio inicial, ou, ferramentas de rastreamento de câncer de pulmão habilitadas por IA podendo detectar nódulos com maior sensibilidade que métodos tradicionais de revisão de imagens.Por fim, análise automatizada de lâminas histopatológicas, alimentada por redes neurais, fornece segmentação precisa do tecido e classificação do câncer, além disso, a capacidade IA de integrar dados genômicos, radiômicos e clínicos auxilia oncologistas no desenvolvimento de planos de tratamento personalizados com base em assinaturas moleculares específicas do paciente, com a Roche por exemplo, em setembro de 2024, expandindo sua plataforma de patologia digital integrando mais de 20 algoritmos avançados IA de 8 parceiros em seu software empresarial navify® Digital Pathology, oferecendo acesso direto à análise de imagens com tecnologia IA, aprimorando consistência diagnóstica e acelerando pesquisa em oncologia.
Moral da Nota: persistem desafios e restrições IA no diagnóstico do câncer, com o mercado enfrentando disponibilidade limitada de dados, complexidades regulatórias e viés de modelo com sistemas IA exigindo vastos conjuntos de dados, de alta qualidade e diversos à treinamento e validação eficazes, no entanto, a fragmentação de dados, preocupações com privacidade e inconsistências nas informações clínicas dificultam o processo. A falta de estruturas de validação padronizadas e rigorosos processos de aprovação regulatória à dispositivos médicos baseados em IA podem atrasar a entrada no mercado, além de questões éticas em torno do uso de dados e natureza de "caixa preta" da tomada de decisão IA continuam sendo áreas-chave de preocupação à autoridades regulatórias e médicos. A indústria continua fazer progressos no tratamento das limitações através de colaborações globais, protocolos padronizados e design algorítmico transparente, em 2024, o segmento de software dominou o mercado e está projetado para continuar liderando no período de previsão, cujas soluções com tecnologia IA estão na vanguarda do diagnóstico de câncer permitindo interpretação precisa de imagens, automação de fluxo de trabalho e análise preditiva. Algoritmos de aprendizado profundo e aprendizado de máquina em que plataformas podem processar com eficiência imagens médicas de alta resolução de TC, RNM, PET e patologia digital, fornecem detecção precoce e classificação precisa da doença, além do uso de soluções IA em nuvem permitindo o compartilhamento de dados em tempo real, colaboração remota e integração com Registros Eletrônicos de Saúde, EHRs, melhorando eficiência geral na tomada de decisões clínicas. Em outubro de 2024, a Owkin, empresa de biotecnologia com IA, lançou o MSIntuit® CRC v2, um software IA de última geração projetado para aprimorar detecção e tratamento do câncer colorretal, CCR, integrada à plataforma navify® da Roche, solução que exemplifica como o software IA está remodelando fluxos de trabalho clínicos, dando informações precisas de microambientes tumorais e perfis de mutação.