Grupo Oncoclínicas vai adotar inteligência artificial para tratamento do câncer

São Paulo – O Grupo Oncoclínicas e a Microsoft se uniram em um projeto que vai utilizar Inteligência Artificial para promover avanços no tratamento do câncer, tornando os planos de combate à doença mais efetivos e trazendo mais qualidade de vida aos pacientes. O acordo fechado pelas organizações prevê o uso de recursos de aprendizado de máquina (machine learning) tanto para a frente de radioterapia quanto na de quimioterapia.

Com o uso de Inteligência Artificial da Microsoft, o Grupo Oncoclínicas espera ganhar velocidade e assertividade ao planejar tratamentos contra o câncer. As informações geradas a partir de softwares de machine learning – capazes de aprender com base nos dados e imagens que recebem – serão utilizadas para apoiar médicos na decisão sobre o melhor tratamento para o paciente, oferecendo mais subsídios para que ele possa tomar sua decisão.

Na frente de radioterapia, a utilização da Inteligência Artificial Microsoft possibilitará delinear estruturas de órgãos adjacentes ao tumor ou consideradas de risco de maneira muito mais rápida. Desta forma, o programa passa a oferecer uma série de informações para que o especialista possa estabelecer um planejamento do tratamento que contemple o desenho da área a ser irradiada com uma redução de horas de avaliação para alguns minutos e em poucos cliques. A tecnologia também trará maior eficiência, já que aprende à medida que analisa um volume maior de imagens. A escolha continua nas mãos do médico, que pode conferir todas as informações, mas ele passa a contar com uma aliada importante em seu processo decisório: a Inteligência Artificial.

Já no campo da quimioterapia, a parceria entre Microsoft e Oncoclínicas conta ainda com reforço acadêmico do Centro de Estudos Sociedade e Tecnologia (CEST) da Universidade de São Paulo (USP). A entidade, que recebe apoio financeiro da Microsoft, terá o papel de agregar pesquisadores que trabalharão no desenvolvimento de um algoritmo capaz analisar e estabelecer correlações entre diagnósticos de diferentes pacientes. O objetivo é que a partir delas seja possível indicar o tratamento mais adequado com base na verificação de uma série de variáveis que podem ter influência direta no tipo de droga receitada para o paciente e também na quantidade de sessões que ele terá de fazer.

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