IA Revoluciona Rastreamento de Câncer de Mama em Mulheres Jovens
Uma nova abordagem utilizando inteligência artificial (IA) promete transformar o rastreamento do câncer de mama, especialmente para mulheres entre 40 e 49 anos. Um estudo recente analisou cerca de 249 mil hemogramas nessa faixa etária e demonstrou que a IA pode identificar com maior precisão quais pacientes necessitam de mamografia prioritária. A pesquisa, publicada no Journal of Clinical Oncology: Clinical Cancer Informatics, é resultado de uma colaboração entre a startup Huna, o Grupo Fleury e o Hospital de Amor.
Priorizando o Rastreamento com IA
O sistema de saúde brasileiro enfrenta desafios significativos para garantir que todas as mulheres elegíveis realizem mamografias regularmente. Nesse cenário, a IA surge como uma ferramenta promissora para otimizar o processo. O modelo desenvolvido funciona como um estratificador de risco populacional, capaz de analisar padrões em hemogramas de rotina e delimitar quais mulheres devem ser chamadas com mais urgência para o exame preventivo. Essa abordagem visa não aumentar o número de exames, mas sim garantir que o rastreamento preconizado seja efetivamente realizado, engajando a população no cuidado com a própria saúde.
Desempenho da IA na Identificação de Risco
A ferramenta de IA apresentou sua melhor performance na análise de hemogramas realizados até três meses antes do diagnóstico. Nesse período, marcadores inflamatórios e imunológicos no sangue, como o aumento da razão entre neutrófilos e linfócitos, tornam-se mais evidentes. Ao concentrar os esforços nos 30% das pacientes classificadas com maior risco, o sistema foi capaz de identificar aproximadamente 47% dos casos de câncer de mama na faixa etária estudada, o dobro do que seria esperado em um rastreamento sem priorização. Essa eficiência é crucial, especialmente considerando a ampliação recente do acesso à mamografia para mulheres de 40 a 49 anos pelo Ministério da Saúde, uma faixa etária que representa um terço dos casos de câncer de mama, mas que historicamente ficou à margem das estratégias de rastreamento populacional.
Aproveitando Dados Existentes para um Diagnóstico Precoce
Um dos grandes diferenciais desta pesquisa é o uso de dados já disponíveis no sistema de saúde: os hemogramas de rotina. Ao contrário de outros métodos de estratificação de risco que dependem de informações como histórico menstrual ou antecedentes familiares, muitas vezes indisponíveis, o algoritmo da IA reaproveita dados de exames já realizados. Isso torna a ferramenta prática e acessível, especialmente em um contexto onde a baixa adesão aos exames preventivos, filas e a dificuldade na busca ativa de pacientes são realidades em sistemas públicos e privados. A IA atua como um priorizador para a busca ativa, permitindo que equipes de saúde concentrem seus esforços nas mulheres com maior probabilidade estatística de ter a doença, otimizando o trabalho de profissionais e reduzindo custos com tratamentos de câncer em estágios avançados.
Colaboração e Próximos Passos
A validação clínica do modelo, inicialmente desenvolvido pela Huna e Grupo Fleury, foi ampliada com a participação do Hospital de Amor, permitindo testar sua eficácia em diferentes bases populacionais. Essa colaboração é vista como fundamental para o avanço da IA na saúde, provando que modelos desenvolvidos em um perfil de dados funcionam em outros tipos de população. Os próximos passos da pesquisa incluem aprimorar a capacidade preditiva do modelo, combinando hemograma com outros marcadores sanguíneos e informações de questionários clínicos. A Huna também desenvolve modelos para outros tipos de câncer e investe em plataformas de navegação para pacientes oncológicas, visando agilizar o início do tratamento especializado e, consequentemente, melhorar os desfechos clínicos e reduzir o risco de mortalidade.
Fonte: futurodasaude.com.br
