A incorporação da inteligência artificial (IA) na oncologia tem avançado de forma concreta no Brasil. Dessa forma, ferramentas baseadas em IA já estão sendo empregadas com sucesso em várias áreas, abrindo novas possibilidades para o diagnóstico precoce, a personalização do cuidado e a agilidade dos fluxos.
Por outro lado, a adoção dessa tecnologia ainda exige supervisão humana, debate ético e regulamentação. Neste artigo, exploramos onde a IA já funciona muito bem, suas limitações e como pode, de fato, contribuir para transformar o cuidado com o paciente oncológico.
Onde a IA já funciona muito bem
Diagnóstico por imagem e detecção precoce
Há iniciativas no Brasil que usam IA para antecipar o diagnóstico. Por exemplo, em um ano de operação, o Programa Nódulos Pulmonares analisou 6 mil tomografias de tórax e identificou 150 nódulos pulmonares de forma precoce — três deles confirmados como câncer.
Na prática, a IA avalia todas as tomografias realizadas, mesmo quando solicitadas por outras razões, como investigação de sintomas respiratórios. Assim, o sistema detecta alterações suspeitas de malignidade, ainda que pequenas, e acelera a triagem de pacientes que precisam de avaliação especializada.
Além disso, a tecnologia amplia as chances de sobrevida ao antecipar o diagnóstico, mas também reduz custos, já que o tratamento de casos avançados pode ser até duas vezes mais caro.
Paralelo a isso, a IA também está sendo explorada para detecção de câncer bucal. Nesse contexto, pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) treinam software para celular que, a partir de uma foto da lesão, possa ajudar dentistas e médicos a identificar lesões potencialmente malignas.
A IA também atua na detecção de lesões na pele, analisando imagens a partir de fotos e identificando sinais potencialmente malignos, sempre com necessidade de avaliação médica posterior para confirmação clínica.
Em resumo, esses avanços oferecem agilidade, previsibilidade e maior segurança na jornada do paciente, permitindo condutas médicas mais assertivas e evitando procedimentos desnecessários.
Patologia Digital e Padronização Diagnóstica
A Patologia Digital está transformando o diagnóstico oncológico. Atualmente, já é possível escanear e digitalizar as lâminas contendo os fragmentos de tecido do tumor, criando arquivos digitais que podem ser acessados de qualquer lugar. Consequentemente, isso amplia o acesso a especialistas, acelera o diagnóstico e garante mais segurança no início do tratamento.
Após a digitalização, algoritmos de inteligência artificial tornam o processo ainda mais eficiente. Por exemplo, a IA examina a porcentagem de células neoplásicas que apresentam expressão de biomarcadores importantes e auxilia na detecção de metástases, quando o câncer se espalha para outras regiões do corpo. Assim, conseguindo diagnósticos mais rápidos e precisos.
Outra aplicação emergente da IA na oncologia é a curadoria de evidência científica: ferramentas como o Consensus são capazes de analisar e sintetizar literatura científica revisada por pares para fornecer respostas baseadas em evidências, acelerando revisões e apoiando decisões clínicas com base em estudos científicos confiáveis.
Portanto, a combinação entre Patologia Digital e IA representa um avanço real: permite tratamentos mais personalizados, decisões mais assertivas e melhores desfechos para cada paciente.
Onde a IA ainda é limitada
Apesar dos avanços promissores, há barreiras importantes para a adoção plena da IA na oncologia:
Primeiramente, a implementação da IA depende da qualidade e diversidade dos dados usados para treinar os algoritmos. Nesse sentido, dados enviesados ou de baixa qualidade podem comprometer os resultados, representando uma limitação significativa para a tecnologia.
A digitalização de lâminas e exames de imagem — pré-requisito para a IA atuar — ainda enfrenta desafios de infraestrutura e de custo, o que pode limitar o acesso integral, especialmente fora de centros especializados.
Por fim, a própria confiabilidade da IA exige supervisão médica: a tecnologia deve ser vista como apoio, não substituição.
Riscos, vieses e ética
No contexto ético, o uso da IA na oncologia levanta questões que vão além da técnica.
Entre os principais pontos de atenção estão:
- A possibilidade de vieses algorítmicos, que podem levar a desigualdades no diagnóstico ou no acesso ao tratamento.
- A necessidade de regulação e governança, para assegurar segurança dos dados, responsabilidade profissional e transparência. No Brasil, está em tramitação o PL 2338/2023, que trata do uso da IA no país e já considera como “alto risco” suas aplicações na saúde.
- A urgência de combinar tecnologia com cuidado humanizado: a IA não deve substituir o olhar médico, mas ser uma aliada para ampliar a capacidade de diagnóstico e tomada de decisão.
Conclusão
A IA na oncologia já é uma realidade em muitas frentes: imagem médica, patologia digital, estratificação de risco e apoio à decisão terapêutica. Contudo, a tecnologia ainda é uma aliada, não uma substituta.
Por isso, é essencial investir em infraestrutura, dados de qualidade, regulamentação, ética e — acima de tudo — manter o cuidado humano como prioridade.
