IA detecta câncer de pâncreas até 3 anos antes do diagnóstico

A Mayo Clinic desenvolveu um modelo de inteligência artificial (IA) chamado Radiomics-based Early Detection Model (REDMOD) capaz de identificar sinais sutis de câncer de pâncreas em tomografias computadorizadas de rotina até três anos antes do diagnóstico clínico. O sistema analisa características quantitativas da imagem, como textura e estrutura do tecido pancreático, detectando alterações biológicas associadas ao início do câncer, mesmo na ausência de tumores visíveis.

O câncer de pâncreas é um dos tipos mais letais, com mais de 85% dos pacientes diagnosticados em estágios avançados e taxas de sobrevida em cinco anos abaixo de 15%. A detecção precoce é difícil devido à ausência de sintomas nos estágios iniciais. Estima-se que até 2030 o câncer de pâncreas será a segunda principal causa de morte relacionada ao câncer nos Estados Unidos.

O estudo publicado na revista Gut validou o REDMOD com quase 2 mil tomografias, incluindo exames originalmente interpretados como normais de pacientes que foram diagnosticados posteriormente com câncer pancreático. O sistema identificou 73% desses casos em fase pré-diagnóstica, com tempo mediano de cerca de 16 meses antes do diagnóstico clínico, quase o dobro da taxa de detecção de especialistas sem o auxílio da IA. Em exames realizados mais de dois anos antes do diagnóstico, a IA detectou quase três vezes mais casos precoces que passariam despercebidos.

O modelo foi testado em tomografias de várias instituições, sistemas de imagem e protocolos, apresentando desempenho consistente e resultados estáveis ao longo do tempo, o que permite seu uso para monitoramento longitudinal, especialmente em pacientes de alto risco, como aqueles com diabetes de início recente.

Atualmente, a Mayo Clinic está conduzindo testes clínicos com o estudo AI-PACED, que avalia a integração da IA na prática médica para a detecção precoce do câncer de pâncreas. Essa iniciativa faz parte do programa Precure, que busca prever e prevenir doenças identificando alterações biológicas antes do surgimento dos sintomas.

Texto gerado a partir de informações da assessoria com ajuda da estagiárIA