Pesquisadora da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) usou algoritmos de inteligência artificial (IA) para interpretar exames de sangue de rotina e identificar a presença de câncer de mama. O estudo conseguiu uma taxa de sucesso de 70%.

Desenvolvido pela pesquisadora Daniella Castro Araújo, do curso de Ciência da Computação da UFMG, o sistema, que já foi usado para identificar Doença de Alzheimer e Covid-19, é patenteado pela startup Huna, que usa IA na detecção precoce de doenças crônicas.

“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”, afirmou Daniella.

Em seu trabalho, a pesquisadora usou exames como mamografias, de sangue e biópsias de várias instituições de saúde, como o Hospital de Amor, em Barretos (SP), especializado em oncologia. As pacientes foram separadas em dois grupos: com e sem diagnóstico de tumor. O estudo se baseou em testes sanguíneos 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", explicou a cientista da UFMG.

A expectativa de Daniella Castro Araújo é que a ferramenta seja testada por algumas instituições de saúde parceiras, públicas ou privadas, como o Hospital de Amor.

Segundo dados do Observatório Global do Câncer (Global Cancer Observatory ou Globocan), os 10 principais tipos de tumor representam mais de 60% do total de novos casos no mundo. O câncer de mama é o mais incidente, com 2,3 milhões de novos diagnósticos (11,7%), seguido pelo câncer de pulmão, com 2,2 milhões (11,4%).

(*) Com Assessoria de Comunicação do Departamento de Ciência da Computação da UFMG.

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