Doença é uma das mais incidentes do mundo com dois milhões de casos por ano
Pesquisadores descobriram que modelos baseados em inteligência artificial (IA) são capazes de predizer com quase 80% de exatidão as taxas de morte e sobrevida de pacientes com câncer colorretal. Este tipo de doença é um dos mais incidentes no mundo, com quase 2 milhões de novos casos ao ano.
No Brasil, dados do Instituto Nacional de Câncer (Inca) indicam o surgimento de 44 mil novos casos anuais, sendo 70% nas regiões Sudeste e Sul. Os autores da pesquisa acreditam que os resultados indicam que essas ferramentas podem ser úteis para o planejamento e a avaliação dos serviços de saúde, bem como para orientar protocolos de encaminhamento.
A Inteligência Artificial vêm sendo cada vez mais utilizadas para prever taxas de mortalidade e sobrevivência por sua capacidade de se aprimorar automaticamente, sem a necessidade de programações constantes. O estudo foi realizado com informações não identificadas sobre condição socioeconômica, características clínicas e de atendimento e sobrevida de 31.916 pacientes de câncer colorretal atendidos em mais de 70 hospitais do Estado de São Paulo entre 2000 e 2021. Os registros pertencem ao Registro Hospitalar de Câncer do Estado de São Paulo (RHC-SP), gerido pela Fundação Oncocentro do Estado de São Paulo (Fosp).
O estudo ainda é apoiado pela FAPESP no âmbito do projeto “Controle do Câncer no Estado de São Paulo (ConeCta-SP): do conhecimento à ação”, que projeta estratégias para controlar a doença em curto espaço de tempo, foi um dos primeiros a realizar a predição da sobrevida de pacientes com câncer com base em um grande banco de dados usando IA e a verificar a validade desses modelos no Brasil.
De acordo com os autores, o estudo tem potencial para ser o primeiro de muitos que permitirão a simulação de cenários e impactos na sobrevida de pacientes de câncer. Com as informações obtidas, melhores decisões clínicas e de gestão em saúde pública poderão ser tomadas.
“Foi possível obter os dados dos pacientes mais importantes para as previsões – colocados como entradas para a IA –, permitindo um melhor entendimento do tamanho do impacto dessas informações e a validação com o conhecimento já difundido na área”, afirma Lucas Buk Cardoso, pesquisador do Núcleo de Sistemas Eletrônicos Embarcados (NSEE) do Instituto Mauá de Tecnologia e principal autor do estudo.
“Esse tipo de avaliação pode indicar modelos que servirão como instrumentos para a tomada de decisão dos gestores em momentos de potencial disrupção nos serviços de saúde, como acontece em pandemias, por exemplo”, explica Tatiana Toporcov, professora da FSP-USP e coautora do artigo.
Texto: Agência O Globo
