Desenvolvidos por cientistas do Brasil, algoritmos de inteligência artificial (IA) agora podem analisar exames de sangue de rotina e desempenhar um papel crucial na detecção antecipada de câncer de mama.
A responsável por essa ferramenta é a pesquisadora Daniella Castro Araújo, atualmente doutoranda no Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação na UFMG.
Esta incrível tecnologia se origina dos grupos de pesquisa da universidade que se dedicam à análise de analitos, os elementos constituintes das amostras de sangue. Isso vem auxiliando no diagnóstico de diversas doenças, que vão desde Alzheimer até a Covid-19.
Daniella Castro Araújo enfatiza que essa ferramenta possui o potencial de revolucionar a abordagem do risco de câncer, tornando-a altamente 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”, explica a pesquisadora.
Ela ainda acrescenta: “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.”
A pesquisa
Os cientistas conduziram sua análise por meio de conjuntos de dados oriundos de instituições de renome como o Hospital de Amor em Barretos (SP) e o Grupo Fleury, uma rede de laboratórios presente em São Paulo. Esses dados agregavam resultados de exames como mamografias, análises de sangue e biópsias, utilizadas no diagnóstico de câncer de mama.
As pacientes foram distribuídas em dois grupos distintos: um composto por indivíduos com diagnóstico confirmado de câncer de mama, e o outro constituído por aquelas sem tal diagnóstico. A seguir, os especialistas avaliaram exames de sangue realizados até seis meses antes do diagnóstico final.
Daniella esclarece: “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.”
A inovação sob patente
A empresa Huna, especializada em soluções de saúde baseadas em tecnologia de ponta, patenteou essa inovação. O próximo passo é testar a ferramenta em colaboração com operadoras de saúde, conforme declaração da pesquisadora.
“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”, conclui Daniella.
Leia também: Inteligência Artificial ajuda a criar estratégias de marketing mais eficazes