Pergunte ao especialista: como a inteligência artificial (IA) ajudará o câncer de pele?

Imagens de Sean Anthony Eddy / Getty
Médicos + Máquinas: As evidências mostram que quando os dermatologistas combinam forças com a tecnologia baseada em imagens de IA, isso pode melhorar a precisão do diagnóstico.

P: A IA se infiltrou em todos os setores, inclusive na área médica. À medida que a tecnologia evolui, como ela ajudará os dermatologistas (e os pacientes) a combater o câncer de pele?

Vishal Anil Patel, MD: IA nos faz pensar em 2001: Uma Odisséia no Espaço or O Exterminador do Futuro - e aquela desgraça do filme de ficção científica do homem contra a máquina. Mas como dermatologistas ou pacientes, não deveríamos estar medo da tecnologia. Usamos nossos smartphones para nos dizer como chegar de um lugar a outro com mais rapidez. Leva em consideração o trânsito e nos permite escolher o trajeto mais rápido de carro ou transporte público. Isso é tudo IA. Em dermatologia, A IA pode analisar instantaneamente dados dermatoscópicos ou imagens clínicas de pontos suspeitos e nos ajudam a determinar o melhor caminho. Há tantas evidências de que os humanos não estão programados para processar informações e imagens no mesmo nível que um algoritmo pode, então por que não usar a tecnologia para nos melhorar?

Em 2024, o FDA autorizou o DermaSensor, uma ferramenta de espectroscopia de luz que usa IA para ajudar a detectar câncer de pele, incluindo melanoma, carcinoma de células escamosas (SCC) e carcinoma basocelular (CCO). Esta ferramenta pode resolver a escassez de dermatologistas e os longos tempos de espera em algumas áreas, ajudando os prestadores de cuidados primários a identificar aqueles que precisam de ser vistos imediatamente para uma potencial biópsia e cuidados especializados. Mas, tal como acontece com qualquer nova ferramenta, devemos ter cuidado para não a utilizar excessivamente, o que pode levar a diagnósticos e tratamentos excessivos de lesões precoces ou inócuas. Esta nova tecnologia pode mudar o jogo, mas é muito cedo para dizer. Eu diria que tenho um otimismo cauteloso.

P: Como essa ferramenta, e outras semelhantes, afetarão o número de biópsias realizadas pelos dermatologistas?

O câncer de pele é um epidemia crescente nos EUA., e a capacidade de identificar com precisão possíveis lesões suspeitas sem recorrer imediatamente ao bisturi é inestimável. Nas décadas de 1980, 90 e início de 2000, os dermatologistas foram treinados para pensar: “Em caso de dúvida, pare com isso”. Era rotina que os pacientes passassem por vários procedimentos, mas será que isso é o melhor para o paciente? Faz sentido do ponto de vista económico? Essas questões estão no centro da discussão sobre IA. Nós biopsiamos muitas coisas benignas para encontrar os malignos. Agora, se tivermos 10 pontos questionáveis ​​e fizermos a biópsia apenas de dois deles porque o algoritmo do software diz que eles têm alto risco de câncer de pele, podemos observar os outros e reavaliar depois com base nas imagens.

P: Como a IA pode ajudar no pós-diagnóstico do câncer de pele?

Perfil de expressão gênica (GEP) é um tipo de IA que nos ajuda a determinar se uma biópsia é uma lesão maligna ou se o risco de recorrência e metástase é alto e pode ajudar os médicos a decidir sobre o melhor tratamento. O teste também pode ajudar a decidir se tratamento, como radiação, é necessário em certos pacientes, ou um acompanhamento mais frequente. Em outros, pode ajudar a diminuir a terapia. Por exemplo, preciso irradiar um CEC grande em uma pessoa de 90 anos que não consegue receber radiação cinco dias por semana durante quatro semanas quando o teste GEP diz que o tumor é de baixo risco? É como dizer a alguém que toda cárie precisa de tratamento de canal, quando você não precisa necessariamente disso. Nem todo câncer de pele requer cirurgia ou radiação; outros podem se beneficiar da adição de imunoterapia adjuvante. A IA está nos tornando mais precisos e seremos melhores na avaliação do risco de um paciente com as diferentes ferramentas de que dispomos.

P: Quais são as limitações da IA ​​em dermatologia?

A parte da IA ​​que muitas pessoas esquecem é que a tecnologia de aprendizado de máquina foi criada para aprender por si mesma e, então, devemos aprender com as informações boas e ruins. São os erros que você comete no algoritmo que ajudam a ensiná-lo a fazer isso direito. E não precisa ser perfeito porque quem é o paliativo? O especialista: o dermatologista. Então, se eu usar essa ferramenta e os resultados não fizerem sentido, recorrerei ao meu julgamento clínico que me diz que essa lesão é suspeita; Eu preciso de uma biópsia. É como o episódio de O Escritório quando Michael dirige um carro até um rio porque seu GPS lhe diz para virar onde não há estrada. Não vire! Você não deve seguir as instruções da máquina se elas não fizerem sentido.

P: O que você diria aos dermatologistas que temem que a IA os substitua?

Você não será substituído. Na década de 1980, os pilotos de avião pensaram que os robôs os substituiriam. Mas agora nossos aviões estão mais seguros, mais rápidos e mais eficientes, e veja como os pilotos ainda são importantes! O cérebro humano tem limitações, portanto, para ser o dermatologista mais inteligente, você deve usar as ferramentas de que dispõe. Essas ferramentas de IA nos tornarão mais inteligentes — if eles fazem sentido para o paciente. É por isso que o julgamento clínico do dermatologista é fundamental e ainda mais crítico agora. Em última análise, isso nos tornará dermatologistas melhores e mais eficientes e, como temos escassez de dermatologistas, também poderá ajudar a resolver esse problema.

P: Então, como os dermatologistas e os pacientes devem abordar a IA?

A IA foi implementada rapidamente, até de forma um pouco agressiva, e ainda não estamos prontos para adotá-la amplamente. Mas acho que estaremos lá em cinco anos, então os dermatologistas deveriam começar a pensar seriamente na IA. Neste momento, temos muitos produtos diferentes: ferramentas portáteis, incluindo smartphones que podem tirar fotografias de alta qualidade, além de dermatoscopia e microscopia confocal para observar ainda mais profundamente a pele. Existem novas ferramentas com espectroscopia de luz como o DermaSensor. Todos eles usam algoritmos de software semelhantes que processam esses vários dados, não diferente de como nosso cérebro processa os vários dados de entrada. As evidências sugerem que, se combinarmos a tecnologia com a habilidade dos dermatologistas, podemos chegar a níveis de precisão realmente elevados.

Devemos primeiro abordar o campo da IA, compreender seus usos e suas limitaçõese, em seguida, abordá-lo como dermatologistas individuais. Faça as perguntas: “Como isso afetará o paciente? Isso mudará o número de biópsias que faço em um paciente com fadiga de biópsia? A pontuação do perfil de expressão genética vai mudar algo que faço para o paciente e, se não, preciso mesmo dessa informação?” Acho que se adotarmos essa abordagem, incorporá-la à prática será mais fácil.

Essas ferramentas também ajudarão os pacientes a se sentirem mais seguros e capacitados. Estou entusiasmado com as ferramentas que os pacientes podem usar para tirar fotos de coisas na pele, monitorar-se e compartilhe essas informações com seu médico. Existe essa expectativa de que quando você vai ao dermatologista e ele não encontra nada, você está bem. Mas não é assim que a medicina funciona; é uma parceria. Não se pode esperar que os dermatologistas acertem tudo em uma consulta de 10 minutos. Essas ferramentas vão ajudar ambos os lados. - Entrevista por Julie Bain e Krista Bennett DeMaio

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SOBRE O ESPECIALISTA:

Vishal Anil Patel, MD, é diretor de oncologia cutânea do GW Cancer Center; diretor de cirurgia dermatológica, Departamento de Dermatologia da GW; e professor associado de dermatologia e hematologia/oncologia, Escola de Medicina e Ciências da Saúde da Universidade George Washington, Washington, DC Dr. Patel recebeu em 2020 uma bolsa de pesquisa da The Skin Cancer Foundation.