O uso da inteligência artificial no diagnóstico de câncer: explorando os benefícios da interpretabilidade em modelos de Inteligência Artificial para diagnósticos oncológicos precoces

Abstract

Segundo o INCA, Instituto Nacional de Câncer, são esperados cerca de 704 mil novos casos de câncer no Brasil, a cada ano durante o triênio 2023-2025. Dessa forma, em convergência com esse cenário, o diagnóstico precoce de câncer é fundamental para garantir as chances de um tratamento bem-sucedido dos pacientes. Nesse contexto, destaca-se o uso da Inteligência Artificial, uma ferramenta promissora para aprimorar os métodos de detecção da doença supracitada. Assim sendo, o presente projeto de pesquisa possui como objetivo explorar o potencial da Inteligência Artificial em diferentes modalidades do diagnóstico de câncer, como imagem médica, análise de histoplatologia e marcadores moleculares, bem como investigar o impacto da IA no aprimoramento do diagnóstico oncológico, incluindo a necessidade de dados robustos e o desafio de interpretabilidade dos modelos, visando maximizar os benefícios para o diagnóstico precoce e o tratamento do paciente. Com intuito de alcançar os objetivos propostos, a metodologia inclui a seleção criteriosa de artigos relevantes, extração e síntese de dados pertinentes e a análise comparativa dos resultados obtidos, mediante coleta de dados realizada em bases acadêmicas como PubMed, IEEE Xplore e Scopus, considerando artigos das últimas décadas para assegurar a relevância e atualidade das informações. Por fim, os resultados evidenciam que a utilização da Inteligência Artificial (IA) no diagnóstico de câncer apresenta uma capacidade notável de identificar padrões e características associadas à doença. Esta abordagem resulta em diagnósticos mais precisos e rápidos, possibilitando uma detecção mais eficaz de casos em estágios iniciais. Entretanto, é importante reconhecer que desafios persistem, tais como a necessidade de conjuntos de dados de treinamento e a compreensibilidade dos modelos de IA, bem como os recursos aplicados em seu uso. Portanto, ao integrar tecnologias de IA, é possível potencializar a precisão e eficácia dos diagnósticos, o que pode levar a uma detecção mais precoce e eficaz da doença, resultando em melhores prognósticos para os pacientes.

According to INCA, the National Cancer Institute, approximately 704,000 new cancer cases are expected in Brazil each year during the three-year period 2023-2025. Therefore, in line with this scenario, early cancer diagnosis is fundamental to ensuring the chances of successful treatment for patients. In this context, the use of Artificial Intelligence stands out as a promising tool to improve methods for detecting the aforementioned disease. Thus, this research project aims to explore the potential of Artificial Intelligence in different modalities of cancer diagnosis, such as medical imaging, histopathology analysis, and molecular markers, as well as to investigate the impact of AI on improving oncological diagnosis, including the need for robust data and the challenge of model interpretability, aiming to maximize the benefits for early diagnosis and patient treatment. In order to achieve the proposed objectives, the methodology includes the careful selection of relevant articles, extraction and synthesis of pertinent data, and comparative analysis of the results obtained, through data collection carried out in academic databases such as PubMed, IEEE Xplore, and Scopus, considering articles from the last decades to ensure the relevance and timeliness of the information. Finally, the results show that the use of Artificial Intelligence (AI) in cancer diagnosis presents a remarkable ability to identify patterns and characteristics associated with the disease. This approach results in more accurate and faster diagnoses, enabling more effective detection of cases in early stages. However, it is important to recognize that challenges persist, such as the need for training datasets and the comprehensibility of AI models, as well as the resources applied in their use. Therefore, by integrating AI technologies, it is possible to enhance the accuracy and effectiveness of diagnoses, which can lead to earlier and more effective detection of the disease, resulting in better prognoses for patients.