BENGALURU: O câncer cervical raramente aparece repentinamente. Em muitas mulheres, a doença é precedida por alterações celulares sutis que podem passar despercebidas durante anos antes de se tornarem agressivas. Um pesquisador baseado em Bengaluru acredita que a inteligência artificial pode ser capaz de detectar esses sinais de alerta muito antes do aparecimento dos tumores.
Lalasa Mukku, pesquisadora da Christ University, desenvolveu uma série de modelos baseados em inteligência artificial projetados para identificar mulheres com maior risco de desenvolver câncer cervical, analisando alterações pré-cancerosas chamadas neoplasia intraepitelial cervical (NIC).
Mukku, do Departamento de Inteligência Artificial e Engenharia de Ciência de Dados de Cristo, também detém patentes relacionadas a um modelo de inteligência artificial projetado para prever o risco de câncer cinco anos antes da formação de tumores.
O cancro do colo do útero continua a ser um dos principais cancros que afectam as mulheres em todo o mundo, com o seu fardo a recair desproporcionalmente sobre os países de baixo e médio rendimento, onde o acesso ao tratamento especializado e ao rastreio permanece limitado. Sabe-se que o diagnóstico precoce pode melhorar significativamente os resultados.
O método de Mukku combina imagens capturadas durante a colposcopia com informações clínicas do paciente. Nestes exames, o médico examina o colo do útero após usar uma solução de soro fisiológico, ácido acético e iodo. Cada estágio destaca o tecido de uma maneira diferente, produzindo pistas que podem revelar alterações pré-cancerígenas.
Num estudo de 2024 publicado no International Journal of Advances in Intelligent Informatics, Mukku desenvolveu um modelo chamado CMT-CNN que combinava essas imagens sequenciais com dados clínicos. A precisão da classificação do sistema para identificação de NIC chega a 92,3%. Os pesquisadores dizem que o modelo foi projetado para apoiar os médicos e melhorar o rastreamento.
Outro desafio reside nas próprias imagens. Os reflexos brilhantes causados pela umidade no colo do útero muitas vezes se assemelham às lesões brancas que os médicos procuram, o que pode confundir os sistemas de computador.
Para resolver este problema, Mukku desenvolveu uma técnica separada, detalhada num artigo publicado em Multimedia Tools and Applications, que pode melhorar o diagnóstico eliminando estes reflexos e isolando com precisão áreas do colo do útero antes da análise.
Mais recentemente, em um artigo apresentado na conferência IEEE de 2025, ela propôs uma arquitetura de rede neural convolucional quântica para análise de imagens médicas. O modelo foi testado num conjunto de dados de rastreio do cancro do colo do útero disponível publicamente e alcançou uma precisão global de aproximadamente 98,6%.
A tecnologia ainda está em fase de pesquisa e requer extensa validação clínica antes de ser usada em hospitais. Mas, se for bem sucedido, pode ajudar a identificar riscos e ainda ter tempo para evitá-los.
