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Pesquisa inovadora utiliza aprendizado de máquina no diagnóstico de síndromes de falência da medula óssea

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Fonte

FMRP-USP | Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo

Data

quinta-feira, 29 dezembro 2022 13:25

Áreas

Análises Clínicas. Bioengenharia. Bioinformática. Biologia. Biomedicina. Ciência de Dados. Hematologia. Inteligência Artificial. Medicina.

Uma parceria internacional envolvendo pesquisadores dos Institutos Nacionais de Saúde (NIH), nos Estados Unidos e da Universidade de São Paulo (USP) desenvolveu um algoritmo de aprendizado de máquina para orientar o diagnóstico de falência da medula óssea, com impacto em casos graves de pacientes com pancitopenia. A doença causa uma redução do número de eritrócitos, leucócitos e plaquetas no sangue e pode se manifestar com sintomas de anemia, leucopenia e trombocitopenia.

Essa importante inovação é tema de um artigo publicado na revista científica Blood. O trabalho contou com a colaboração do professor Dr. Rodrigo Calado, chefe do Departamento de Imagens Médicas, Hematologia e Oncologia Clínica da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da USP (FMRP-USP), diretor presidente executivo do Hemocentro de Ribeirão Preto e pesquisador principal do Centro de Terapia Celular da Universidade de São Paulo (CTC-USP).

O modelo representa um guia prático para o diagnóstico de falência da medula óssea e destaca a importância de variáveis clínicas e laboratoriais na avaliação inicial, principalmente o comprimento dos telômeros. Segundo os pesquisadores, a ferramenta pode ser potencialmente usada por hematologistas, profissionais de saúde e em centros com poucos recursos, com foco em testes genéticos ou para tratamento rápido de pacientes.

A técnica pode auxiliar na melhor decisão clínica. De acordo com os autores, o diagnóstico errado pode expor os pacientes a terapias ineficazes e caras, regimes de condicionamento de transplantes tóxicos e uso inapropriado de um membro da família como doador de células-tronco.

O aprendizado de máquina (machine learning) é um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. É um ramo da inteligência artificial baseado na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana.

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da USP.

Fonte: Eduardo Loria Vidal, FMRP-USP. Imagem: Freepik.

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