Um estudo conduzido por pesquisadores na Suécia avaliou o uso de inteligência artificial (IA) para estimar o risco de desenvolvimento de melanoma com base em dados de saúde populacionais. Os resultados indicam que modelos computacionais podem auxiliar na identificação de grupos com maior probabilidade de diagnóstico ao longo do tempo.
Análise de dados em larga escala
A pesquisa utilizou registros de saúde de mais de 6 milhões de indivíduos adultos, incluindo informações como idade, sexo, histórico médico, uso de medicamentos e fatores sociodemográficos.
Durante um período de acompanhamento de cinco anos, cerca de 38.582 pessoas (aproximadamente 0,64%) receberam diagnóstico de melanoma.
Desempenho dos modelos de IA
Os pesquisadores compararam diferentes modelos de IA com métodos tradicionais baseados em variáveis simples, como idade e sexo. O modelo mais avançado apresentou capacidade de distinção entre casos e não casos em cerca de 73% das análises, enquanto o modelo básico atingiu aproximadamente 64%.
Identificação de grupos de maior risco
Ao integrar múltiplos fatores, os modelos conseguiram identificar subgrupos com maior probabilidade de diagnóstico ao longo do período analisado. Em alguns desses grupos, a incidência estimada chegou a cerca de 33% em cinco anos.
Segundo o pesquisador Sam Polesie, essa abordagem pode contribuir para a identificação mais direcionada de populações que demandam maior atenção em estudos futuros.
Limitações e contexto de aplicação
Os autores destacam que os resultados se baseiam em análises estatísticas e não substituem avaliações clínicas individuais. A aplicação desses modelos em sistemas de saúde depende de validações adicionais e de decisões regulatórias.
A pesquisa foi conduzida em colaboração entre a University of Gothenburg e a Chalmers University of Technology.
Fontes: Estudo baseado em registros de saúde populacionais na Suécia, conduzido por pesquisadores da University of Gothenburg e Chalmers University of Technology.
