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O câncer bucal, ou câncer oral, representa um dos problemas de saúde mais graves na Índia. A maioria dos pacientes descobre a doença apenas em estágios tardios ou críticos. A principal razão para isso é a necessidade de exames invasivos, como a biópsia, que requer incisão.

No entanto, pesquisadores do Instituto de Tecnologia da Índia (IIT) Indore criaram um método inovador, barato e sem agulhas. Esta tecnologia permite detectar sinais precoces de câncer oral usando apenas saliva e raspados da cavidade oral.

Durante a pesquisa, os cientistas aplicaram a técnica de cromatografia líquida acoplada à espectrometria de massas, comparando amostras de pessoas saudáveis, pacientes com fibrose e pacientes com câncer. Este método detecta mudanças químicas que ocorrem dentro da boca, coletando proteínas e células diretamente das membranas mucosas.

Foi estabelecido que alterações moleculares específicas relacionadas a gordura, energia, estresse oxidativo e sistema imunológico do organismo se manifestam na saliva e nos raspados ainda antes do aparecimento de sintomas visíveis da doença.

Esta pesquisa revolucionária foi conduzida sob a liderança do Professor Hema Chandra Jha, do 'Faculdade Familiar de Ciências da Vida e Engenharia Biomédica' do IIT Indore. O Dr. Tarun Prakash Verma e o Dr. Dipak Agrawal do Colégio Estadual de Odontologia Indore participaram do estudo.

No âmbito da pesquisa, o foco principal foi em duas condições, visto que o câncer oral é o tipo mais comum e mortal. Essa condição frequentemente se desenvolve em pessoas que consomem tabaco, supari ou chabu, o que pode levar ao desenvolvimento de câncer posteriormente.

Os resultados deste trabalho foram publicados no prestigiado periódico 'British Journal of Cancer' e um pedido de patente foi apresentado. O diretor do IIT Indore, Professor Suhas Joshi, observou que o objetivo final das pesquisas deve servir à sociedade. Ele enfatizou que este estudo transforma a complexa ciência laboratorial em um método de análise de saliva extremamente simples, possibilitando a detecção de câncer sem dor para pacientes comuns em todo o país.

O Professor Hem Chandra Jha, pesquisador principal, informou que sua intenção é transformar esses sinais não invasivos em dispositivos práticos para monitoramento regular de pacientes de alto risco.

Pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) criaram uma ferramenta de inteligência artificial (IA) projetada para identificar dentes e sinalizar sinais de cárie em exames radiográficos odontológicos. Esta tecnologia, desenvolvida em Ribeirão Preto, visa apoiar os dentistas na interpretação dessas imagens, tornando as avaliações clínicas mais ágeis e exatas.

O desenvolvimento surgiu da parceria entre especialistas em computação da Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto e profissionais da Faculdade de Odontologia da USP. O grupo InReDD, composto por aproximadamente 30 pesquisadores, é responsável por criar soluções digitais voltadas para a área odontológica.

Utilizando redes neurais convolucionais, a ferramenta foi treinada com milhares de radiografias que já haviam sido analisadas por especialistas. O objetivo principal não é substituir o cirurgião-dentista, mas sim fornecer uma segunda opinião que possa subsidiar as decisões relativas ao diagnóstico e ao planejamento de tratamentos.

O processo de funcionamento inicia-se com a preparação de um vasto conjunto de imagens odontológicas, acompanhadas das respectivas avaliações especializadas. Este material serve como base de referência para o treinamento do sistema, que aprende a correlacionar os padrões visuais das radiografias com as alterações que necessita reconhecer.

A arquitetura empregada pertence à categoria de redes neurais convolucionais, especificamente desenhada para processar informações visuais. Alessandra Alaniz Macedo, professora de Ciências da Computação da FFCLRP e coordenadora do projeto, explicou que este tipo de estrutura é ideal para tarefas que envolvem imagens, como as radiografias dentárias.

Durante a fase de treinamento, o modelo compara suas próprias previsões com os dados estabelecidos pelos especialistas. Ao identificar discrepâncias, ele ajusta seus parâmetros para diminuir os erros, permitindo que a ferramenta melhore continuamente sua habilidade em localizar modificações nas imagens.

No entanto, a criação de um sistema dessa natureza transcende apenas a codificação do algoritmo; ela engloba também a seleção e preparação dos dados, bem como o treinamento e a verificação do seu desempenho, constituindo um processo científico conduzido pelos cientistas da computação.

Em um ambiente de consultório, uma das aplicações sugeridas pelo grupo é usar a IA como um suporte adicional à análise realizada pelo profissional. A ferramenta pode auxiliar tanto na descoberta de problemas quanto na estruturação do plano de tratamento de um caso clínico.

O escopo do projeto se estende além das radiografias. A equipe indicou que soluções de IA também poderiam ser aplicadas em funções administrativas de consultórios, como gerenciamento de agendamentos, resposta a dúvidas simples e produção de materiais de comunicação com os pacientes.

Apesar dos resultados serem considerados promissores, os pesquisadores enfatizam que a tecnologia ainda não deve assumir o papel do dentista. Um desafio notável reside na complexidade de explicar completamente como certos modelos chegam às suas conclusões, o que frequentemente leva à associação desses sistemas com o conceito de «caixa-preta». Camila Tirapelli, professora da Faculdade de Odontologia de Ribeirão Preto e coordenadora junto a Alessandra Macedo, salienta que nenhum sistema de IA é perfeito, mantendo a interpretação do resultado e a decisão clínica sob a responsabilidade do profissional.

A qualidade dos dados utilizados no treinamento impacta diretamente o desempenho do sistema. Segundo Tirapelli, informações insuficientes podem fazer com que a ferramenta replique falhas presentes no material usado para seu aprendizado. Assim, a união entre profissionais de saúde e de computação é vista como crucial para construir modelos confiáveis.

Espera-se que, para os pacientes, essas ferramentas consigam diminuir o tempo necessário para certas avaliações e contribuir para diagnósticos mais precisos. No âmbito da pesquisa científica, a capacidade de processar grandes volumes de radiografias pode facilitar a identificação de padrões populacionais e apoiar investigações epidemiológicas em saúde bucal.

As soluções geradas pelo InReDD são destinadas a diversos públicos, incluindo dentistas, radiologistas e pesquisadores. Embora os avanços atuais sejam positivos, os sistemas ainda requerem refinamentos antes de uma adoção mais ampla na prática clínica.

Este trabalho é fruto de uma colaboração entre duas unidades da USP em Ribeirão Preto, reunindo docentes, estudantes e pesquisadores de variados níveis. O grupo inclui graduandos, mestrandos, doutorandos, um mestre, um pesquisador de pós-doutorado e professores das áreas pertinentes.

A iniciativa também recebe apoio financeiro da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. O projeto original que originou a ferramenta busca integrar recursos de IA e odontologia através da chamada fusão multimodal, expandindo as possibilidades de uso da computação na saúde bucal.

Para Alessandra Macedo, a agregação de múltiplas funcionalidades em uma única solução representa um diferencial do trabalho da equipe. O projeto já gerou publicações acadêmicas, dissertações e teses, além de um produto tecnológico cujo código foi registrado pela USP. Os pesquisadores almejam que futuros estudos aprimorem as ferramentas e ampliem suas aplicações, visando uma odontologia onde a IA seja um recurso complementar, sem desviar a responsabilidade clínica do profissional.