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Inteligência artificial ajuda a escolher tamanho ideal de prótese de silicone

Estudo pioneiro liderado por médicos brasileiros demonstra que IA pode aumentar a precisão na seleção de implantes de mama e reduzir cirurgias de revisão

Por Ligia Moraes Materia seguir SEGUIR Materia seguir SEGUINDO 16 set 2024, 17h21
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  • Um estudo inédito publicado na Plastic and Reconstructive Surgery, revista científica aclamada no ramo de plástica reconstrutora e estética, mostrou como a inteligência artificial (IA) pode ser uma aliada no momento de decidir o tamanho ideal de prótese mamária em cirurgias de aumento de seios. A pesquisa, conduzida pelo cirurgião plástico brasileiro Filipe Basile e pela médica Thaís Oliveira, analisou os dados de 1 000 pacientes brasileiras e comprovou que a IA pode prever com 86% de precisão o volume de implante adequado.

    A escolha do tamanho da prótese é uma etapa crucial para garantir a satisfação da paciente e o sucesso do procedimento. No entanto, essa decisão é baseada principalmente na experiência subjetiva do cirurgião e nas preferências da paciente, sem nenhum protocolo padrão. Geralmente, a paciente experimenta os moldes de vários tamanhos e se olha no espelho. 

    “Acreditamos que essa tecnologia vai tornar o processo de escolha mais preciso, porque se a paciente se arrepende do implante e decide trocar o tamanho, ela terá que ser submetida a uma cirurgia mais complexa e arriscada em relação à primeira”, afirma Basile. 

    Como IA escolhe a prótese de silicone

    O modelo de IA utilizado no estudo foi treinado com informações físicas das pacientes, como peso, altura, largura da base dos seios e distância entre o mamilo e a base do pescoço. A partir desses dados, o algoritmo é capaz de prever com precisão o volume do implante que melhor se adequaria às características da paciente.

    Além dessas variáveis corporais, o modelo analisa o perfil psicológico, estado civil, em que momento na vida a mulher se encontra e, claro, o quanto ela deseja aumentar os seios: pouco, médio ou muito. Todas essas variáveis são armazenadas pela IA. “À medida que o modelo é alimentado pelas informações das pacientes, ele passa a identificar similaridade de gostos entre grupos”, afirma Basile. 

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    De acordo com o estudo, a média de erro foi de 27,10 ml, uma diferença pequena que tem um impacto direto na diminuição de cirurgias de revisão. Segundo o estudo, em 63% dos casos de reoperação, as pacientes poderiam ter recebido um tamanho de implante mais adequado se as sugestões do modelo de IA tivessem sido seguidas.

    Menos cirurgias para ajustar o implante

    Um dos principais benefícios da aplicação de IA seria a redução de cirurgias de revisão, aquelas realizadas para ajustar o tamanho do implante quando a paciente se sente insatisfeita com o resultado inicial. Estima-se que entre 2% a 20% das cirurgias de aumento mamário acabam necessitando de reoperações por esse motivo. Com o novo modelo, os pesquisadores pretendem eliminar essa porcentagem. 

    “Nós ajudamos a paciente a escolher um tamanho e, em seguida, checamos na IA. Se houver uma divergência com a ferramenta, dizemos para a paciente repensar a sua decisão e fazer uma nova rodada de experiência”, esclarece o cirurgião plástico. 

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    Com a ajuda da IA, os cirurgiões podem tomar decisões mais fundamentadas, evitando os erros comuns relacionados à escolha inadequada do tamanho da prótese. Isso não só diminui a necessidade de novas cirurgias, como também eleva o grau de satisfação das pacientes com os resultados estéticos. Vale ressaltar ainda que, por ser uma ferramenta auxiliar no processo de escolha de tamanho da prótese mamária IA, não busca substituir o contato médico-paciente, somente complementá-lo. 

    Reconstrução mamária

    Agora,  a equipe está aperfeiçoando o modelo para ser aplicado em procedimentos de reconstrução mamária, como os realizados após a mastectomia em pacientes com câncer de mama. “Nesse caso, a decisão é ainda mais difícil. Pois, o médico, no mesmo ato, tira o peito da paciente e reconstrói”, explica o médico.  

    Por enquanto, o modelo é experimental e está sendo usado por Basile e em alguns outros centros médicos, inclusive, no exterior, onde estão alimentando a ferramenta com os dados dos próprios pacientes. Além disso, a ferramenta foi disponibilizada em Open Source (código aberto), ou seja, acessível para os profissionais em todo o mundo. 

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