Durante o Novembro Azul, mês de conscientização para a prevenção do câncer de próstata, o Laboratório de Ciências de Dados e Análise Preditiva em Saúde (LabData) do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Botucatu – Unesp (HCFMB) e o médico urologista e ex-residente da Faculdade de Medicina de Botucatu (FMB|Unesp), Flávio Ordones, iniciaram uma colaboração para desenvolver um modelo preditivo para o câncer de próstata.
Por meio da parceria, que envolve o Serviço de Urologia do HCFMB, foi desenvolvida uma ferramenta baseada em machine learning, combinando parâmetros clínicos e o sistema PI-RADS v2.0 para aumentar a precisão dos diagnósticos de câncer de próstata.
O estudo, que foi aceito para publicação na Urology, analisou dados de pacientes da Nova Zelândia, Austrália, Suíça e Espanha, totalizando 1272 homens que realizaram biópsias de próstata devido a suspeita de câncer.
A combinação de dados clínicos e avançadas técnicas de inteligência artificial oferece maior confiabilidade na detecção precoce do câncer de próstata, superando modelos anteriores. Além de impulsionar a precisão diagnóstica, o trabalho reforça a importância da prevenção e diagnóstico precoce, promovidos pela campanha Novembro Azul.
“O LabData desempenha um papel fundamental na inovação tecnológica em saúde. Sua missão é aplicar inteligência artificial e técnicas avançadas de ciência de dados para a análise de informações clínicas e imagens médicas, entre outros tipos de dados biomédicos”, explica Luís Gustavo Modelli, coordenador da área.
Para facilitar o acesso aos pacientes e profissionais de saúde, foi criado um calculador de risco online, disponível para uso em prostatemodels.shinyapps.io/prostate_cancer/
