Inteligência artificial desenvolvida no Brasil identifica no sangue sinais precoces de câncer
Algoritmos de inteligência artificial (IA) que interpretam exames de sangue de rotina desenvolvidos por uma pesquisadora da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) poderão ajudar na detecção precoce do câncer de mama.
Desenvolvida por Daniella Castro Araújo, doutoranda do Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação da UFMG e outros estudiosos da instituição, a inovação foi patenteada pela Huna, healthtech (empresa que desenvolve soluções para questões de saúde com base em tecnologia de ponta) que usa a IA para a detecção precoce de doenças crônicas.
Daniella Castro, que é diretora de tecnologia da startup, valeu-se do conhecimento acumulado em estudos anteriores para desenvolver a solução. Na avaliação da pesquisadora, a ferramenta tem potencial para transformar a estratificação de risco de cânceres de uma abordagem populacional para personalizada.
Aplicamos a inteligência artificial para interpretar exames de sangue rotineiros. A complexidade das interações entre nossos marcadores sanguíneos impede uma análise linear simples para doenças complexas, como o câncer de mama. Por isso, utilizamos IA para reconhecer padrões em grupos de pacientes com e sem câncer. Quase 80% das mulheres brasileiras não têm acesso à mamografia, exame crucial para o diagnóstico precoce do câncer de mama, responsável por taxa de cura de 99%. Com nossa solução, pretendemos priorizar mulheres mais expostas aos riscos, ajudando a otimizar a fila para a mamografia, explica a pesquisadora.
No desenvolvimento do trabalho, foram analisados bancos de dados de instituições como o Hospital de Amor, em Barretos (SP), e o Grupo Fleury, rede de laboratórios com atuação em São Paulo, que reúnem resultados de exames como mamografias, exames de sangue e biópsias usadas para diagnosticar o câncer de mama.
Ao separar as mulheres em dois grupos – um com diagnóstico de câncer e outro sem –, os pesquisadores avaliaram exames de sangue realizados até seis meses antes do diagnóstico final.
Nosso modelo, construído com base nesses dados, tem uma taxa de acerto de cerca de 70%, chegando a quase 90% quando inclui outros dados, como históricos clínicos e laudos de outros exames. Nossas soluções não implicariam custos adicionais ao SUS ou para operadoras e planos de saúde. O trabalho se baseia no melhor aproveitamento de exames já realizados rotineiramente, esclarece Daniella Castro.
Segundo a UFMG, a ferramenta agora será testada por algumas operadoras de saúde.
Nosso próximo passo é testar a ferramenta no ‘mundo real’, ou seja, com instituições de saúde parceiras, públicas ou privadas. Hoje, temos o Hospital de Amor como um grande parceiro, mas queremos expandir e ampliar o acesso dessa nova tecnologia aos usuários do SUS, afirma a doutoranda.
De acordo com o Ministério da Saúde, o câncer de mama é o tipo de tumor mais comum entre as mulheres no mundo e no Brasil, depois do câncer de pele não melanoma. A doença é relativamente rara antes dos 35 anos e mais frequente especialmente após os 50 anos. Levantamentos indicam aumento da sua incidência tanto em países desenvolvidos quanto naqueles em desenvolvimento. Há vários tipos de câncer de mama, que podem ou não evoluir rapidamente.
Fonte: Bahia Notícias
