Blog Post

O cancro continua a ser uma das principais causas de morte a nível mundial, sendo a deteção precoce uma das estratégias mais eficazes para melhorar as taxas de sobrevivência. Num avanço promissor, investigadores da Universidade Carnegie Mellon desenvolveram uma ferramenta avançada de inteligência artificial, chamada CATCH‑FM (Catch Cancer Early with Healthcare Foundation Models), concebida para prever o risco de cancro através da análise de registos médicos eletrónicos. Esta inovação pode transformar a forma como os sistemas de saúde identificam pacientes de alto risco, permitindo intervenções mais atempadas e cuidados mais direcionados.

Como Funciona a Abordagem de IA da Carnegie Mellon

CATCH‑FM: IA Para Prever Risco de Cancro a Partir de Dados Clínicos

A ferramenta CATCH‑FM não substitui exames nem médicos. O seu objetivo é melhorar o rastreio prévio, ao analisar dados dos registos médicos eletrónicos (EHR), como diagnósticos anteriores, receitas médicas, análises laboratoriais e outras comorbilidades, para prever o risco futuro de cancro. A IA baseia-se em modelos de fundação semelhantes aos modelos de linguagem de larga escala (LLMs). [Axios]

O modelo foi treinado com dados anónimos do sistema nacional de saúde de Taiwan, conferindo-lhe uma cobertura demográfica e temporal robusta. Quando aplicado num sistema de saúde, pode sinalizar pacientes que devem ser avaliados com mais detalhe.

Outros Projetos de Oncologia com IA na Carnegie Mellon

Esta ferramenta integra uma série de iniciativas em IA e oncologia na universidade:

• Modelos personalizados que analisam redes genéticas específicas de cada paciente, construídas a partir de milhares de tumores.
  
  
• Pílulas de diagnóstico com sensores inteligentes, que identificam sinais de tumores e os transmitem para análise através da urina. Uma abordagem promissora para rastreio multifocal abaixo de 100 dólares. [engineering.cmu.edu]
  
  
• Plataforma de investigação computacional oncológica que explora desde a modelação física de crescimento tumoral até à edição genética.
  
  

O Potencial da IA no Combate ao Cancro

A IA está a revolucionar vários aspetos da investigação e tratamento oncológico:

1. Rastreio mais eficaz e económico
   A IA pode ajudar a identificar indivíduos com maior risco, reduzindo o número de exames desnecessários.
   
   
2. Melhoria na precisão do diagnóstico
   Modelos de IA conseguem detetar padrões em imagens ou dados clínicos que escapam ao olho humano.
   
   
3. Tratamentos personalizados
   Ao integrar dados genómicos, imagiológicos e clínicos, a IA pode prever a resposta de cada paciente a diferentes terapias.
   
   
4. Acesso mais equitativo a cuidados de saúde
   Em contextos com recursos limitados, ferramentas baseadas em IA podem funcionar como um apoio diagnóstico acessível.
   
   
5. Aceleração da investigação
   A IA permite análises de grandes volumes de dados e até o design automatizado de experiências.
   
   

Desafios e Limitações Éticas

Apesar do potencial, existem obstáculos a considerar:

• Generalização de dados: Modelos treinados em populações específicas (como Taiwan) podem não funcionar corretamente noutras regiões com diferentes perfis de saúde.
  
  
• Falta de transparência: Modelos de IA devem ser compreensíveis pelos profissionais de saúde para que possam confiar nas suas recomendações.
  
  
• Responsabilidade legal: Se uma IA falhar, quem é responsabilizado — o programador, o hospital, ou o médico?
  
  
• Infraestrutura tecnológica: Muitos sistemas de saúde ainda não têm dados digitalizados ou capacidade técnica para adotar estas soluções.
  
  
• Desigualdade no acesso: A IA pode identificar problemas, mas se não houver capacidade para responder, corre-se o risco de aumentar desigualdades existentes.
  
  

Impacto e Relevância para o Sul Global

O trabalho da Carnegie Mellon serve como inspiração e alerta:

• Inspiração: Ferramentas semelhantes podem ser adaptadas para melhorar o rastreio em países africanos, asiáticos ou latino-americanos.
  
  
• Alerta: Sem adaptação local, estas soluções podem ser ineficazes ou até prejudiciais.
  
  
• Sustentabilidade: É essencial investir em formação local, desenvolvimento de dados regionais e criação de políticas próprias para uma integração responsável da IA.

Conclusão

Os avanços da Universidade Carnegie Mellon na deteção do cancro com recurso a inteligência artificial representam um marco significativo na interseção entre tecnologia e saúde. Com ferramentas como o CATCH‑FM, a capacidade de identificar precocemente indivíduos com elevado risco — utilizando dados já existentes nos registos médicos eletrónicos — pode ajudar a mudar o foco dos cuidados oncológicos, passando do tratamento para a prevenção. Quando integradas de forma responsável nos sistemas de saúde, estas inovações têm o potencial de melhorar resultados clínicos, reduzir custos e aliviar a pressão sobre os serviços de diagnóstico.

No entanto, concretizar este potencial exige mais do que excelência técnica. Requer supervisão ética, dados representativos e clinicamente relevantes, bem como estratégias de implementação inclusivas que respondam aos desafios reais dos sistemas de saúde. À medida que a IA continua a evoluir, instituições como a Carnegie Mellon demonstram o que é possível — mas cabe aos profissionais de saúde, decisores políticos e líderes tecnológicos garantir que estas ferramentas são utilizadas de forma equitativa e eficaz.