Notícia

Inteligência artificial pode auxiliar na predição da mortalidade em casos de câncer

Julio Valencia, NCI Center for Cancer Research via NCI Visuals Online

Fonte

Jornal da USP

Data

sexta-feira, 17 fevereiro 2023 16:45

Áreas

Bioinformática. Biologia. Ciência da Computação. Inteligência Artificial. Medicina. Oncologia. Saúde Pública.

De acordo com o Instituto Nacional de Câncer (Inca), 705 mil casos de câncer são esperados a cada ano até 2025 somente no Brasil. Dentro desse cenário preocupante, pesquisadores do Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde (Labdaps) da Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo (FSP-USP) estudam o uso de Inteligência Artificial (IA) usando aprendizado de máquina na predição da mortalidade de pacientes com a doença.

Um algoritmo desenvolvido pelos pesquisadores informa a equipe médica sobre o risco do paciente evoluir a óbito entre 12 a 24 meses após a data de diagnóstico, garantindo assim um panorama sobre a gravidade de seu estado e quais medidas preventivas específicas devem ser tomadas. A iniciativa é fruto de um financiamento garantido pela Secretaria Estadual de Saúde de São Paulo.

De acordo com Gabriel Silva, doutorando da FSP-USP e pesquisador principal do estudo, os dados obtidos pela IA ficariam disponíveis desde o início do tratamento. “Digamos que o paciente fez os seus exames e voltou no retorno com o médico. Ali o profissional já vai ter algumas informações, por exemplo, quanto ao estadiamento clínico”, explicou Gabriel ao Jornal da USP. Estadiar um caso de câncer implica a avaliação de seu grau de disseminação – dado-chave para se identificar pacientes de alto risco.

O pesquisador afirmou que a rápida indicação de um caso grave ajudaria no conhecimento antecipado de medidas que possam aumentar a sobrevida de diagnosticados com câncer. “Isso pode ser uma ferramenta muito útil para priorizar o tratamento de determinados pacientes, para identificar qualquer pessoa que tem o maior risco de morrer. O que eu faço com esse paciente hoje? Eu passo ele na frente da fila de tratamento ou esse paciente apresenta um baixíssimo risco de morte e eu consigo priorizar uma outra pessoa em uma situação mais grave?”, explicou Gabriel.

O professor Dr. Alexandre Chiavegatto Filho, diretor do Labdaps e professor da FSP-USP, destacou os benefícios da implementação da inteligência artificial: “Os algoritmos garantirão um subsídio à equipe médica. Hoje em dia o médico possui muita informação dispersa, mas nada que unifique tudo para dar exatamente o que esse profissional gostaria de saber, que é a gravidade desse paciente.”

A utilização de IA na área da saúde é um campo ainda pouco explorado. A aplicação do aprendizado de máquina (machine learning), neste caso, auxilia na tomada de decisões médicas ao utilizar algoritmos para realizar previsões precisas acerca das condições de saúde do paciente em questão. O doutorando apontou os benefícios da inteligência artificial para o campo médico: “O machine learning funciona a partir do aprendizado das regras gerais dos dados. Ao apresentarmos um conjunto de informações, são explicitadas uma série de relações que a olho nu não seriam identificadas”, explicou Gabriel.

Os resultados foram publicados na revista científica Artificial Intelligence in the Life Sciences.

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Acesse a notícia completa na página do Jornal da USP.

Fonte:  Camilla Almeida, Jornal da USP. Imagem: A capacidade das células cancerígenas de se mover e se espalhar depende de estruturas centrais ricas em actina, como os podossomos (em amarelo), mostrados em células de melanoma. Núcleos celulares (em azul), actina (em vermelho) e um regulador de actina (em verde) também são mostrados. Fonte: Julio Valencia, NCI Center for Cancer Research via NCI Visuals Online.

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