DeepFAN recebe certificação de Classe III e melhora o diagnóstico de câncer de pulmão

Uma equipe internacional de clínicos e desenvolvedores publicou na revista Nature Cancer os resultados da avaliação do DeepFAN, um sistema de IA para análise de nódulos pulmonares em tomografias computadorizadas (TC). O algoritmo passou por um ensaio multicêntrico no formato MRMC (vários leitores, vários casos) com comparação pareada e melhorou de forma expressiva o diagnóstico de câncer de pulmão entre radiologistas de nível júnior. O sistema já é certificado como dispositivo médico de Classe III, ou seja, deixou de ser um protótipo de pesquisa.

Teste com quem mais precisa de apoio

Para a validação, os pesquisadores escolheram um público difícil, mas representativo da prática: médicos radiologistas com pouco tempo de experiência. São eles que, na maioria das vezes, fazem a primeira leitura das tomografias de tórax em hospitais municipais e regionais. O laudo deles define se o paciente seguirá em acompanhamento ou será encaminhado para exames complementares.

O formato MRMC é considerado uma das formas mais rigorosas de avaliar um assistente de IA em radiologia. Vários médicos analisam o mesmo conjunto de casos em dois modos: sozinhos e com a sugestão do algoritmo. O desenho pareado elimina o principal ruído do estudo, que é a diferença entre médicos e entre pacientes. Comparam-se as mesmas pessoas diante dos mesmos exames. Além disso, o envolvimento de vários centros reduz o risco de o modelo funcionar bem apenas com os dados de uma única clínica.

Quem está por trás do trabalho

O projeto reuniu instituições acadêmicas, clínicas e comerciais:

• Universidade de Hong Kong — parte de pesquisa e autoria da publicação na Nature Cancer;
• Peking Union Medical College Hospital (北京协和医院) — um dos principais centros clínicos da China;
• Hospital do Povo da Universidade de Pequim;
• Terceiro Hospital de Wuhan;
• Hospital Central da cidade de Huangshi;
• Deepwise (深睿医疗) — empresa de IA para imagens médicas, responsável pela parte de produto.

Essa composição reflete um arranjo típico da medicina chinesa. Os grandes hospitais da capital fornecem expertise e dados, os hospitais regionais trazem uma carga de trabalho realista, e o parceiro industrial leva o algoritmo até um produto certificável.

O que significa a certificação de Classe III

No sistema regulatório chinês, a Classe III é a categoria de maior risco para dispositivos médicos. Um software que influencia a definição de um diagnóstico precisa passar por avaliação clínica e comprovar segurança e eficácia. Para ferramentas de IA, isso é uma barreira considerável: muitos modelos ficam restritos a artigos e demonstrações, e poucos chegam ao registro.

O DeepFAN reúne três elementos que raramente aparecem juntos:

• publicação em uma revista especializada, a Nature Cancer;
• validação multicêntrica no formato MRMC;
• registro como dispositivo de classe de risco mais alta.

Onde isso pode ajudar na clínica

O rastreamento de câncer de pulmão com TC de baixa dose gera um volume enorme de exames, enquanto o número de radiologistas experientes cresce mais devagar. Se a IA de fato eleva a qualidade da leitura dos profissionais mais jovens, ela funciona como um nivelador entre hospitais centrais e periféricos. O médico iniciante recebe uma segunda opinião no momento da leitura, e não depois de emitir o laudo.

O precedente também importa para o mercado. A IA médica é cada vez mais avaliada pelo modo como muda o trabalho do médico, e não pelas métricas do algoritmo em um conjunto de testes fechado. Para os hospitais, essa é a linguagem em que se decide uma compra. Para os desenvolvedores, é um modelo a seguir: é preciso um desenho clínico com leitores reais, várias unidades participantes e status regulatório. O próximo passo do DeepFAN é confirmar os resultados na rotina e integrar o sistema às estações de trabalho dos radiologistas, onde a sugestão não pode atrasar a leitura.