Rastrear câncer de pele e fazer um pré-diagnóstico que seja capaz de distinguir lesões malignas das benignas.
Este é, sumariamente, o trabalho que o aluno de doutorado do Grupo de Óptica do IFSC/USP, Renan Arnon Romano, apresentou em formato de poster no KHIPU – Latin America Meeting in Artificial Intelligence, reunião científica ocorrida entre os dias 11 e 15 deste mês de novembro, em Montevideo (Uruguai). Para surpresa do próprio autor, o trabalho conquistou o Prêmio de Melhor Poster do evento.
Machine Learning based label-free lifetime fluorescence to distinguish skin lesion foi o titulo do trabalho conjunto assinado por Renan Romano, Ramon Rosa e Cristina Kurachi, todos do IFSC/USP, Ana Gabriela Salvio (Hospital Amaral Carvalho – Jaú), e Javier Jo (School of Electrical and Computer Engineering – University of Oklahoma – USA), trabalho esse que viria a ganhar o “Prêmio de Melhor Poster” do evento, só anunciado na festa de encerramento do evento.
“Foi uma total surpresa para mim, pois haviam muitos trabalhos de grande impacto nas áreas de desenvolvimento 
e aplicação de inteligência artificial.”, relata Renan, que foi patrocinado pela ANTEL para participar naquele que é considerado o maior evento de Inteligência Artificial da América Latina, sob os auspícios do Google, Facebook e Apple, entre outros patrocinadores de renome. O trabalho apresentado por Renan esteve entre os cerca de cento e cinquenta posteres exibidos ao longo de três dias de duração do evento, representando o trabalho de doutorado do aluno do IFSC/USP, focado no desenvolvimento de um equipamento dedicado a rastrear o câncer de pele e distinguir as lesões malignas das benignas.
“Existem algumas lesões na pele que são muito semelhantes entre si e fica muito difícil distinguir quais são as malignas. Nessas situações um médico que não seja especialista em câncer de pele pode facilmente errar o diagnóstico. Este equipamento, semi-portátil, tem a capacidade de fazer um pré-diagóstico da lesão, auxiliando esse mesmo médico a poder encaminhar o paciente para um médico especialista com a certeza de que a lesão é maligna. Além do mais, isso pode auxiliar enormemente a assistência médica em regiões mais remotas, que não possuem médicos especialistas, fazendo com que os pacientes com câncer de pele sejam rapidamente diagnosticados e encaminhados para tratamento”, enfatiza Renan.
O trabalho de Renan consistiu em fazer a validação e aplicação da técnica, sendo que anteriormente o mesmo equipamento já tinha sido alvo de uma outra pesquisa, onde foi concluída a instalação de um hardware e da devida calibração. O pré-diagnóstico é feito apenas com a luz de um laser pulsado, que incide diretamente na pele e não requer qualquer tipo de marcação. “A luz, em contato com a pele do paciente, lê o tempo de decaimento de fluorescência de moléculas endógenas (NADH, FAD e colágeno). Dessa forma, conforme o tempo, se detecta (ou não) o câncer de pele, cujas informações são armazenadas em um banco de dados. Com essas informações, o computador “aprende” a distinguir o que é câncer e o que não é: com o resultado dessa leitura, os médicos ficam cientes da possibilidade (ou não) de existência da doença. Esta máquina já tem catalogado mais de 300 lesões”, explica o aluno do IFSC/USP.
Pretendendo seguir os caminhos da Inteligência Artificial no futuro, Renan Romano está igualmente trabalhando para que o equipamento possa ter a vertente de pré-diagnosticar o câncer de boca.
Rui Sintra – Assessoria de Comunicação – IFSC/USP
