Pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) e do Instituto do Câncer do Estado de São Paulo (Icesp) desenvolveram um software de Inteligência Artificial (IA) capaz de prever o risco de recorrência ou morte de pacientes com câncer de mama. Com financiamento do Ministério da Saúde, do CNPQ e da Fapesp (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo), o aplicativo é conhecido como BreastOncoPredict e poderá ser usado gratuitamente.
No Brasil, a doença é a principal causa de morte por câncer entre mulheres. Segundo o Instituto Nacional de Câncer (Inca), mais de 73 mil casos são diagnosticados por ano e em 2024 houve mais de 20 mil mortes por câncer de mama. Neste mesmo ano, 3.096 associadas da Cassi estavam diagnosticadas com a doença, além de 74 casos em associados homens.
A pesquisa USP/Icesp foi publicada na revista npj Breast Cancer, do grupo Nature, com o título em inglês Ensemble machine learning for predicting breast cancer recurrence and mortality using clinical and hemogram data (Aprendizado de máquina em conjunto para prever recorrência e mortalidade por câncer de mama utilizando dados clínicos e de hemograma, em tradução livre).
Segundo a revista, o BreastOncoPredict é um dos primeiros softwares de IA a incorporar parâmetros baseados em contagem de hemácias para avaliar o risco de pacientes com câncer de mama apresentarem recorrência – isto é, o retorno do câncer na mama ou em outra parte do corpo, o que é chamado metástase – em 2 e em 10 anos.
O software faz a previsão utilizando dados clínicos das pacientes e informações provenientes de um hemograma completo, exame que já é coletado das pacientes para outras finalidades. Por isso, os dados que alimentam o funcionamento da IA já estão disponíveis, de modo que não há nenhum custo adicional com coletas ou testes.
Entre os benefícios esperados com a utilização do BreastOncoPredict está a definição mais acurada do prognóstico, o que pode ajudar médicos a desenharem tratamentos mais efetivos para as pacientes. Na prática, pacientes de alto risco poderiam ter o tratamento estendido e um acompanhamento mais rigoroso, com mais medidas preventivas, enquanto as pacientes de baixo risco poderiam evitar intervenções desnecessárias.
Outra alternativa para fazer esse tipo de previsão sobre o risco de recorrência são os testes genéticos específicos para câncer de mama, como o Oncotype DX e o MammaPrint. Porém, esses testes genéticos têm custos muito altos (entre 3 e 4 mil dólares por cada paciente -, o que os torna inviáveis no Brasil, onde são diagnosticados cerca de 73.610 novos casos de câncer de mama por ano, segundo o Instituto Nacional de Câncer (Inca).
Assim, no contexto do SUS, a adoção do BreastOncoPredict poderia ter como vantagem uma previsão de alta precisão sem nenhum custo adicional. A expectativa dos pesquisadores é que a inovação seja incorporada ao sistema público de saúde, começando pelo Icesp, hospital onde o software foi desenvolvido.
O Boletim Epidemiológico de câncer de mama da Cassi
A Cassi também faz um acompanhamento minucioso dos casos de câncer de mama entre as associadas e associados de seus planos de saúde, com o objetivo de conhecer o perfil de saúde dos participantes, identificar padrões de adoecimento e reconhecer oportunidades para tornar o cuidado oferecido cada vez mais qualificado.
“Essa compreensão é essencial para orientar ações de prevenção, diagnóstico precoce, tratamento, acompanhamento e recuperação, promovendo a saúde e o bem-estar dos participantes ao longo de todas as fases da vida”, explica Luana Narimatsu , conselheira fiscal eleita da Cassi.
O trabalho consiste em descrever, comparar e avaliar os resultados de saúde obtidos pela Cassi entre 2017 e 2024, utilizando dados confiáveis e referências da literatura científica para apoiar decisões baseadas em evidências.
A Cassi analisa de forma contínua seus dados assistenciais e populacionais e desenvolve estudos que contribuem para entender melhor as necessidades de saúde de seus participantes. O trabalho completo está publicado no Boletim Epidemiológico de Câncer de Mama, que pode ser acessado aqui. E clique aqui para conhecer uma síntese desse acompanhamento da Cassi.
Essas análises apoiam diferentes momentos do cuidado, como o planejamento das ações, a organização dos serviços, o acompanhamento dos resultados e a tomada de decisões voltadas à melhoria da atenção à saúde.
Fontes: https://c2po.usp.br/ e www.cassi.com.br
