Um estudo recente publicado na revista Scientific Reports revelou que modelos baseados em inteligência artificial (IA) podem prever com quase 80% de precisão as taxas de morte e sobrevivência de pacientes com câncer colorretal. Essa descoberta tem implicações significativas para o planejamento e avaliação dos serviços de saúde, bem como para orientar protocolos de encaminhamento.
O Câncer Colorretal no Brasil
Os tumores colorretais são um dos tipos de câncer mais incidentes no mundo, com quase 2 milhões de novos casos ao ano e uma tendência de aumento nesse número. No Brasil, dados do Instituto Nacional de Câncer (Inca) indicam o surgimento de 44 mil novos casos anuais, sendo 70% nas regiões Sudeste e Sul.
A Contribuição da Inteligência Artificial
Técnicas de aprendizado de máquina baseadas em IA estão sendo cada vez mais utilizadas para prever taxas de mortalidade e sobrevivência devido à sua capacidade de se aprimorar automaticamente, sem a necessidade de programações constantes. Isso contrasta com os modelos estatísticos utilizados em estudos epidemiológicos que, à medida que a realidade se transforma, vão se tornando obsoletos e menos precisos.
O estudo, apoiado pela FAPESP no âmbito do projeto “Controle do Câncer no Estado de São Paulo (ConeCta-SP): do conhecimento à ação”, foi um dos primeiros a realizar a predição da sobrevida de pacientes com câncer com base em um grande banco de dados usando IA e a verificar a validade desses modelos no Brasil.
Metodologia e Resultados
Os pesquisadores avaliaram e compararam a validade na predição de três algoritmos de IA: Random Forest, Naive Bayes e XGBoost. O XGBoost apresentou o melhor resultado, predizendo corretamente 77% das mortes e 77% da sobrevida (em um, três e cinco anos a partir do diagnóstico do tumor).
A entrada mais importante em todos os modelos foi o estadiamento clínico do câncer, que contém a informação sobre o grau da doença. Outras informações importantes foram as relacionadas ao tratamento realizado, como cirurgia, radioterapia e quimioterapia, além da presença de recidiva, indicando se o câncer voltou ou não, idade do paciente e ano do diagnóstico da doença.
Implicações Futuras
De acordo com os autores, o estudo tem potencial para ser o primeiro de muitos que permitirão a simulação de cenários e impactos na sobrevida de pacientes de câncer. Com as informações obtidas, melhores decisões clínicas e de gestão em saúde pública poderão ser tomadas.
“Esse tipo de avaliação pode indicar modelos que servirão como instrumentos para a tomada de decisão dos gestores em momentos de potencial disrupção nos serviços de saúde, como acontece em pandemias, por exemplo”, explica Tatiana Toporcov, professora da FSP-USP e coautora do artigo.
Em resumo, a IA está se mostrando uma ferramenta valiosa na luta contra o câncer, fornecendo insights valiosos que podem ajudar a salvar vidas.
