Um programa de IA recém-desenvolvido foi capaz de identificar com sucesso pessoas em risco de desenvolver um distúrbio imunológico raro, informam pesquisadores na revista Scientific Reports.
De um grupo de 100 pessoas consideradas de maior risco pelo programa de IA, é altamente provável que 74 tenham o distúrbio, descobriram os pesquisadores.
Isso mostra que a IA poderia potencialmente melhorar os resultados dessas pessoas ao fornecer tratamento mais cedo, disseram.
“Os pacientes com doenças raras podem enfrentar atrasos prolongados no diagnóstico e tratamento, resultando em exames desnecessários, doenças progressivas, estresse psicológico e encargos financeiros”, afirmou o pesquisador sênior, Dr. Manish Butte.
“Usando ferramentas de IA, desenvolvemos um método para acelerar o diagnóstico de pacientes não diagnosticados identificando padrões em seus registros médicos eletrônicos que se assemelham aos de pacientes conhecidos por terem os distúrbios”, disse Butte, professor de pediatria, genética humana e microbiologia/imunologia na Universidade da Califórnia, em Los Angeles.
Os pesquisadores se concentraram em um grupo de distúrbios chamados imunodeficiência comum variável (IDCV ou CVID, em inglês). Esses distúrbios muitas vezes escapam do diagnóstico por anos ou décadas.
Estima-se que os distúrbios de IDCV afetem cerca de 1 em cada 25.000 pessoas, e geralmente causam deficiências de anticorpos e respostas imunológicas comprometidas, observaram os pesquisadores.
“Pelo menos 74% dos 100 pacientes classificados pela PheNet como de maior risco de IDCV foram considerados prováveis de ter um dos distúrbios, de acordo com a revisão médica de acompanhamento”, mostram os resultados.
Com base nesses resultados, a equipe de pesquisa recebeu US $ 4 milhões em financiamento dos Institutos Nacionais de Saúde para estudar mais a fundo o programa de IA em ambientes do mundo real.
“Demonstramos que algoritmos de IA como o PheNet podem oferecer benefícios clínicos ao acelerar o diagnóstico de IDCV, e esperamos que isso também se aplique a outras doenças raras”, disse o pesquisador principal, Bogdan Pasaniuc. Ele é professor de medicina computacional, genética humana e patologia e medicina laboratorial na Faculdade de Medicina David Geffen da UCLA.
“Nossa implementação nos cinco centros médicos da Universidade da Califórnia já está tendo um impacto”, disse ele em comunicado à imprensa. “Agora estamos aprimorando a precisão de nossa abordagem para identificar melhor a IDCV enquanto nos expandimos para outras doenças. Também planejamos ensinar o sistema a ler notas médicas para obter ainda mais informações sobre os pacientes e suas doenças”.
FONTE: UCLA, comunicado de imprensa, 1 de maio de 2024
*Repórteres do HealthDay © The New York Times 2024
