Estudante cria algoritmo para ajudar a melhorar os resultados da radioterapia para doentes com cancro do pâncreas

Rishab Jain, nascido em 2005, nos EUA, era um estudante do ensino básico quando inventou uma ferramenta para ajudar os médicos a melhorar os resultados da radioterapia para doentes com cancro do pâncreas usando inteligência artificial. Ele criou essa ferramenta depois que um amigo da família ter morrido de cancro no pâncreas.

Rishab estava interessado em ciência desde tenra idade, tendo que programar quando tinha sete anos de idade. Ele interessou-se em tratamentos para o cancro de pâncreas depois de um amigo da família ter morrido dessa condição.

"A radioterapia é o tratamento usado em alguns estágios do cancro de pâncreas para ajudar a encolher um tumor até um ponto em que possa ser removido cirurgicamente", explicou o menino.

O aluno criou um algoritmo que usa imagens do sistema digestivo humano e descobriu que podia detetar corretamente o pâncreas com uma taxa de sucesso de 98,9%. A solução do aluno torna o tratamento de radioterapia mais eficiente, aprimorando a localização exata do pâncreas. “Atualmente, quando os doentes estão numa máquina de radioterapia guiada por tomografia ou ressonância magnética, os médicos precisam ajustar manualmente os erros de movimento do pâncreas devido à respiração ou alterações anatômicas e tamanho do corpo. Atualmente, quando os doentes estão numa máquina de radioterapia guiada por tomografia ou ressonância magnética, os médicos precisam de ajustar manualmente os erros de movimentação do pâncreas devido a alterações respiratórias ou anatómicas e tamanho do corpo. Às vezes, a radiação pode atingir células saudáveis e acabar matando-as. Pode causar efeitos colaterais e outros problemas sérios. O que minha ferramenta faz, em tempo real - ou seja, instantaneamente, sempre que as varreduras da máquina de tomografia computadorizada ou ressonância magnética são enviadas - leva essas varreduras e localiza exatamente onde está o pâncreas, para que a radioterapia possa ser aplicada efetivamente nesse local ”, detalhou.

A inovação visa melhorar a precisão, reduzir a invasividade e aumentar a eficiência durante o tratamento, resultando em melhor qualidade de vida e chance de sobrevivência entre os doentes.

O inventor contou com a ajuda do Dr. Döne Demirgöz, faixa-preta da cadeia de suprimentos corporativa da 3M e especialista em pesquisa e desenvolvimento de produtos, que garantiu que essa ferramenta tivesse uma taxa de precisão de mais de 80%.

Ele foi nomeado o 3M Young Scientist Challenge pela Discovery Education.

RIshab espera tornar-se um cirurgião.

Adaptado de: https://bit.ly/2pczklS