Ciência

Outubro Rosa: IA desenvolvida no Brasil identifica sinais precoces de câncer de mama

IA brasileira usa dados de componentes de amostras de sangue para auxiliar no diagnóstico do câncer de mama
Imagem: Anna Tarazevich/Pexels/Reprodução

Um algoritmo de inteligência artificial (IA) feito por uma pesquisadora brasileira tem ajudado médicos a interpretar exames de sangue. A tecnologia é capaz de identificar de forma precoce o câncer de mama.

A responsável pela ideia é a pesquisadora Daniella Castro Araújo, doutoranda do Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG).

A ferramenta é uma aplicação do trabalho feito por Daniella Castro e outros pesquisadores da UFMG que usam analitos (componentes de amostras de sangue) para auxiliar no diagnóstico de doenças, como alzheimer e Covid-19.

A inovação foi patenteada pela Huna, empresa que desenvolve soluções para questões de saúde que usa a IA para a detecção precoce de doenças crônicas.

Castro, que é diretora de tecnologia da startup, usou o conhecimento acumulado em estudos anteriores para desenvolver a solução.

Diagnóstico facilitado do câncer de mama

“Utilizamos IA para reconhecer padrões em grupos de pacientes com e sem câncer”, disse a pesquisadora, em um comunicado. Ela lembrou ainda que quase 80% das mulheres brasileiras não têm acesso à mamografia, exame crucial para o diagnóstico precoce do câncer de mama.

“Com nossa solução, pretendemos priorizar mulheres mais expostas aos riscos, ajudando a otimizar a fila para a mamografia”, explica Castro.

Durante o desenvolvimento, o app analisou bancos de dados de instituições como o Hospital de Amor, em Barretos (SP), e o Grupo Fleury, rede de laboratórios com atuação em São Paulo. Eles reúnem resultados de exames como mamografias, exames de sangue e biópsias usadas para diagnosticar o câncer de mama.

Ao separar as mulheres em dois grupos – um com diagnóstico de câncer e outro sem –, os pesquisadores avaliaram exames de sangue realizados até seis meses antes do diagnóstico final.

“Nosso modelo, construído com base nesses dados, tem uma taxa de acerto de cerca de 70%. Chegando a quase 90% quando inclui outros dados, como históricos clínicos e laudos de outros exames”, esclarece a pesquisadora.

A ferramenta agora será testada por algumas operadoras de saúde. A ideia é expandir a iniciativa, inclusive para o Sistema Único de Saúde (SUS).

Gabriel Andrade

Gabriel Andrade

Jornalista que cobre ciência, economia e tudo mais. Já passou por veículos como Poder360, Carta Capital e Yahoo.

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