Pesquisa aponta como melhorar diagnóstico e tratamento de câncer no SUS

 

Usando inteligência artificial, grupo identificou que a Estratégia Saúde da Família — processo de humanização do SUS — é a mais relevante no diagnóstico e tratamento do câncer no sistema público

Como melhorar o diagnóstico do câncer no Brasil? Essa foi a pergunta-chave da segunda edição do BCG Gamma Challenge, programa liderado pela Boston Consulting Group, em parceria com a Associação Brasileira de Linfoma e Leucemia (ABRALE) e com o Observatório de Oncologia.

A iniciativa instigou estudantes de tecnologia de todo o país a encontrar soluções que melhorem o diagnóstico e tratamento do câncer. Quem ganhou a competição foi um composto por 4 alunos de Engenharia de Computação e Informação da UFRJ: Gabriela Lavrador, Pedro Accioly, Álvaro D’Armada e Felipe Espinheira. Eles receberam como prêmio R$ 8 mil em bolsas de estudo para cursos em Data Science.

Usando inteligência artificial, eles detectaram as variáveis que mais influenciam a precocidade do diagnóstico e a eficácia do tratamento no Sistema Único de Saúde (SUS) de cinco tipos de câncer: cólon, linfoma, mama, próstata e pulmão.

A pesquisa constatou que o modelo de Estratégia Saúde da Família (ESF) — processo de humanização do SUS — é o mais eficaz no diagnóstico e tratamento do câncer no sistema público de saúde. A análise dos dados identificou que os municípios que têm a ESF detectam a doença de forma precoce. Portanto, é a área em que o governo deve investir, tanto na criação de novas unidades como na aquisição de aparelhos tecnológicos que usam, por exemplo, a inteligência artificial. “O investimento nesta área ajudaria as pessoas a ter um diagnóstico e tratamento mais adequado”, diz Álvaro D’Armada, um dos integrantes do grupo.

A pesquisa analisou os dados de diagnóstico e tratamento da doença com uso da tecnologia de machine learning. Cada unidade de saúde recebeu duas notas: uma para o diagnóstico e outra para o tratamento. 

Com o resultado, o grupo fez outra análise, que identificou o número de médicos e enfermeiros, a quantidade de equipamentos disponíveis (como mamógrafos, por exemplo) e qual tipo de estabelecimento de saúde era mais predominante em cada município (Unidades Básicas de Saúde, Hospitais Especializados, entre outros). Depois, foi identificada a área que mais favorece o diagnóstico e tratamento do câncer nas unidades públicas. 

“Sem o uso avançado dos dados, a conclusão demoraria anos, e nós conseguimos desenhar as recomendações em dez dias”, afirma Pedro Accioly, integrante do grupo.

 

Fonte: Epocanegocios.globo.com