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Novo modelo de dados revela novas recomendações de tratamento de infertilidade
Um novo modelo de análise de dados desenvolvido em parte pelo corpo docente da Universidade de Minnesota, nos Estados Unidos, está lançando mais luz sobre o potencial de tratamento para mulheres que enfrentam problemas de infertilidade.
Em um estudo publicado na revista científica Journal of the American Statistical Association, o Dr. Xuan Bi, professor da Escola de Administração da Universidade de Minnesotta, e seus colegas examinaram dados existentes sobre 1.376 mulheres com síndrome dos ovários policísticos (SOP). A condição é uma das causas mais comuns de infertilidade, mas não é bem compreendida.
Nos estudos sobre a síndrome, três estágios – ovulação, gravidez e nascimento – são geralmente analisados separadamente. No entanto, menos mulheres passam para cada estágio e apenas um pequeno número chega a dar à luz. Apesar do desafio, os pesquisadores desenvolveram uma série de algoritmos e revelaram efeitos existentes em todos os três estágios.
“Nosso modelo une os três estágios para examinar todo o processo de gravidez para ver como diferentes fatores, como tratamentos ou uso de álcool, podem afetar a chance de um nascimento com vida. A análise mostra como os médicos podem identificar melhor um tratamento no início da fase de ovulação com base nesses fatores”, destacou o Dr. Xuan Bi.
O modelo destacou novas recomendações de tratamento de infertilidade que melhorariam as chances de sucesso da gravidez. Por exemplo, o citrato de clomifeno – também conhecido como Clomid – foi mais eficaz para mulheres mais velhas. A equipe também confirmou as pesquisas clínicas existentes, como o impacto negativo do tabagismo nas taxas de gravidez. O pesquisador disse que, embora as recomendações de tratamento devam passar por testes clínicos mais rigorosos e aprovação do FDA, os resultados são promissores.
Os pesquisadores acreditam que o novo método poderia ser aplicado a outras pesquisas clínicas de processos sequenciais que enfrentam problemas semelhantes de diminuição de dados. O Dr. XUan Bi disse que o modelo pode eventualmente ser desenvolvido em uma ferramenta de inteligência artificial médica usada por médicos como uma segunda opinião.
“Este poderia ser um passo em direção a um software potencial para um consultório médico, onde um paciente poderia inserir fatores de risco e outras informações para ajudar a aumentar a decisão do médico para o tratamento”, concluiu o pesquisador.
Acesse o resumo do artigo científico (em inglês).
Acesse a notícia completa na página da Universidade de Minnesota (em inglês).
Fonte: Universidade de Minnesota.
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