Tecnologia de AI ajuda a identificar sinais precoces de câncer de mama

A pesquisadora Daniella Castro Araújo, doutoranda do Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), desenvolveu algoritmos de inteligência artificial (IA) que interpretam exames de sangue de rotina e podem ajudar na detecção precoce do câncer de mama. 

A tecnologia é uma aplicação de grupos de pesquisa da universidade que usam analitos, componentes de amostras de sangue, para auxiliar no diagnóstico de doenças. Segundo a pesquisadora,  a ferramenta tem potencial para transformar a estratificação de risco de cânceres de uma abordagem populacional para personalizada.

“Aplicamos a inteligência artificial para interpretar exames de sangue rotineiros. A complexidade das interações entre nossos marcadores sanguíneos impede uma análise linear simples para doenças complexas, como o câncer de mama. Por isso, utilizamos IA para reconhecer padrões em grupos de pacientes com e sem câncer”, explica a Daniella Castro em comunicado.

“Quase 80% das mulheres brasileiras não têm acesso à mamografia, exame crucial para o diagnóstico precoce do câncer de mama, responsável por uma taxa de cura de 99%. Com nossa solução, pretendemos priorizar mulheres mais expostas aos riscos, ajudando a otimizar a fila para a mamografia”, completa.

A inovação foi patenteada pela Huna, uma empresa que desenvolve soluções para questões de saúde com base em tecnologia de ponta. A ferramenta será testada por algumas operadoras de saúde, diz a pesquisadora.