Inteligência artificial pode orientar o diagnóstico de pacientes com falência da medula óssea

Um algoritmo de machine learning capaz de orientar o diagnóstico de síndromes de falência da medula óssea foi desenvolvido por pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) e colaboradores norte-americanos.

Modelo desenvolvido por pesquisadores da USP e colaboradores consegue predizer se a condição é hereditária ou adquirida, o que tem implicações no tratamento. Foto: CTC-USP/divulgação

Com base na análise de 25 variáveis clínicas e laboratoriais, o modelo consegue predizer se a condição é hereditária ou adquirida, o que tem implicações principalmente no manejo de casos graves de pancitopenia – condição em que há redução tanto dos glóbulos brancos e vermelhos do sangue quanto das plaquetas, resultando em anemia [deficiência de glóbulos vermelhos do sangue que pode causar fraqueza, cansaço, sonolência, falta de ar, entre outros problemas], leucopenia [menor capacidade de combater infecções por deficiência de glóbulos brancos do sangue] e trombocitopenia [maior risco de hemorragias por deficiência de plaquetas].

“A escolha de adiar o tratamento enquanto se aguarda o teste genético pode resultar em atraso significativo no tratamento de pacientes gravemente pancitopênicos. Por outro lado, o diagnóstico errado de insuficiência hereditária da medula óssea [BMF, na sigla em inglês] pode expor os pacientes a terapias ineficazes e caras, regimes de condicionamento de transplantes tóxicos e uso inapropriado de um membro da família afetado como doador de células-tronco”, afirmam os autores no artigo.

Segundo os pesquisadores, a ferramenta poderia ser útil para hematologistas e outros profissionais de saúde que atuam em centros com poucos recursos, auxiliando na tomada de decisão clínica.

Para desenvolver a ferramenta, o grupo fez uso de machine learning, um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos.

É um ramo da inteligência artificial baseado na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana. (Agência FAPESP)

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