Uma ferramenta desenvolvida por uma pesquisadora da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) pode utilizar inteligência artificial para detectar sinais precoces de câncer de mama no sangue. Os algoritmos da ferramenta são capazes de interpretar exames de rotina para identificar doenças.
Os pesquisadores já utilizavam componentes de amostras de sangue para auxiliar no diagnóstico de doenças como Alzheimer e Covid-19. Por meio de testes, verificou-se que a inteligência artificial também pode colaborar com a identificação de padrões que podem ter relação com o câncer.
Durante os testes da ferramenta, os pesquisadores utilizaram bancos de dados de instituições como o Hospital do Amor, de Barretos (SP), e do Grupo Fleury, rede de laboratórios com atuação em São Paulo, reunindo resultados de mamografias, exames de sangue e biópsias utilizadas para identificar o câncer de mama. Nos testes, a taxa de acerto foi de 70%.
“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. Nossas soluções não implicariam custos adicionais ao SUS ou para operadoras e planos de saúde. O trabalho se baseia no melhor aproveitamento de exames já realizados rotineiramente”, explica Daniella Castro, doutoranda do Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação da UFMG que participa da pesquisa, por meio da assessoria da UFMG.
Agora, a ferramenta de inteligência artificial será utilizada por operadoras de saúde, para que seja testada “no mundo real”. O objetivo é de que, futuramente, a técnica seja ampliada para acesso do SUS.
O estudo de Daniella Castro foi um dos cinco projetos premiados no Prêmio de Empoderamento Feminino da Fundação Bayer, voltado a incentivar mulheres empreendedoras a criarem impactos por meio de inovações que ajudem a promover mudanças sociais.