Os investigadores analisaram dados de registo que abrangem toda a população adulta na Suécia para explorar novas formas de identificar o risco de melanoma. Este conjunto de dados inclui informações sobre idade, sexo, diagnóstico médico, uso de medicamentos e situação socioeconômica. Um total de 6.036.186 pessoas foram incluídas durante o período de estudo de cinco anos, das quais 38.582 (0,64%) desenvolveram melanoma.
A maior parte da análise foi realizada por Martin Gillstedt:
“Nosso estudo mostra que os dados já disponíveis no sistema de saúde podem ser usados para identificar indivíduos com maior risco de melanoma”, disse Martin Gilstedt, estudante de doutorado no Instituto Sahlgrenska da Universidade de Gotemburgo e estatístico do Departamento de Dermatologia e Venereologia do Hospital Universitário Sahlgrenska. “Esta não é uma forma de apoio à decisão atualmente disponível nos cuidados de saúde de rotina, mas os nossos resultados dão um sinal claro para a utilização de dados futuros”.
Modelo de inteligência artificial melhora a precisão da previsão de risco de melanoma
Os pesquisadores avaliaram vários modelos de inteligência artificial e encontraram diferenças significativas no desempenho. Os modelos mais avançados distinguiram corretamente as pessoas que mais tarde desenvolveram melanoma daquelas que não o fizeram em cerca de 73% dos casos. Em comparação, usar apenas idade e sexo resultou numa precisão de cerca de 64%.
Ao incorporar fatores mais amplos, como diagnósticos, medicamentos e informações sociodemográficas, estes modelos podem identificar grupos menores com risco significativamente maior. Entre esses grupos, a probabilidade de desenvolver melanoma em cinco anos é de cerca de 33%.
A triagem direcionada pode melhorar a detecção e a eficiência
O estudo foi liderado por Sam Polesie, professor associado de dermatologia e venereologia da Universidade de Gotemburgo e dermatologista do Hospital Universitário Sahlgrenska:
“A nossa análise mostra que o rastreio selectivo de grupos pequenos e de alto risco poderia permitir uma vigilância mais precisa e uma utilização mais eficiente dos recursos médicos. Isto envolverá a incorporação de dados populacionais na medicina de precisão e a complementação das avaliações clínicas”.
Rumo a uma estratégia personalizada de rastreio do melanoma
Embora os resultados sejam promissores, os investigadores observam que são necessárias mais investigações e decisões políticas antes que esta abordagem possa ser utilizada nos cuidados de saúde de rotina. No entanto, os resultados destacam o potencial da inteligência artificial treinada em registos de grande escala para apoiar uma avaliação de risco mais personalizada e orientar futuras estratégias de rastreio do melanoma.
A pesquisa foi conduzida como uma colaboração entre a Universidade de Gotemburgo e a Universidade de Tecnologia Chalmers.
