Pesquisadores brasileiros criaram algoritmos de IA que analisam exames de sangue de rotina, auxiliando na identificação precoce do câncer de mama. Um avanço significativo na detecção da doença com o uso da inteligência artificial.
Desenvolvida por Daniella Castro Araújo, doutoranda em Ciência da Computação pela UFMG, a ferramenta é uma aplicação de grupos de pesquisa da universidade. Utilizando analitos presentes em amostras de sangue, auxilia no diagnóstico de doenças, incluindo Alzheimer e Covid-19.
A pesquisadora afirma que a ferramenta pode revolucionar a estratificação de risco de câncer, passando de uma abordagem populacional para uma personalizada. Utilizando IA para interpretar exames de sangue, reconhecemos padrões e priorizamos mulheres mais expostas ao risco, otimizando a fila para mamografias.
Utilizando bancos de dados do Hospital de Amor em Barretos (SP) e do Grupo Fleury, cientistas analisaram resultados de mamografias, exames de sangue e biópsias para diagnóstico de câncer de mama.
Dividindo as pacientes em dois grupos - com diagnóstico de câncer e sem - os pesquisadores analisaram exames de sangue feitos até seis meses antes do diagnóstico final. O modelo obteve uma taxa de acerto de cerca de 70%, chegando a quase 90% ao incluir históricos clínicos e laudos de outros exames. Essas soluções não implicariam custos adicionais ao SUS ou a operadoras de saúde, pois aproveitam exames já realizados rotineiramente.
A Huna, empresa especializada em soluções de saúde com tecnologia avançada, patenteou a inovação. A ferramenta será testada por operadoras de saúde em parceria com instituições públicas e privadas. O objetivo é expandir o acesso à nova tecnologia aos usuários do SUS, contando com o Hospital de Amor como um parceiro importante.
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