Os investigadores analisaram dados de registo que abrangem toda a população adulta da Suécia para explorar novas formas de identificar o risco de melanoma. O conjunto de dados incluiu informações como idade, sexo, diagnósticos médicos, uso de medicamentos e status socioeconômico. No total, foram incluídos 6.036.186 indivíduos e 38.582 (0,64%) desenvolveram melanoma durante o período de estudo de cinco anos.
Grande parte da análise foi conduzida por Martin Gillstedt:
“Nosso estudo mostra que os dados que já estão disponíveis nos sistemas de saúde podem ser usados para identificar indivíduos com maior risco de melanoma”, diz Martin Gillstedt, estudante de doutorado na Academia 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 que está atualmente disponível na rotina de cuidados de saúde, mas os nossos resultados dão um sinal claro de que os dados de registo podem ser usados de forma mais estratégica no futuro”.
Modelos de IA melhoram a precisão da previsão de risco de melanoma
Os pesquisadores avaliaram vários modelos de inteligência artificial e encontraram diferenças claras no desempenho. O modelo mais avançado distinguiu corretamente entre pessoas que mais tarde desenvolveram melanoma e aquelas que não o fizeram em cerca de 73% dos casos. Em comparação, usar apenas idade e sexo resultou em uma precisão de cerca de 64%.
Ao incorporar uma gama mais ampla de fatores, como diagnósticos, medicamentos e informações sociodemográficas, os modelos foram capazes de identificar grupos menores de indivíduos com risco significativamente maior. Dentro desses grupos, a probabilidade de desenvolver melanoma em cinco anos chegava a aproximadamente 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:
“As nossas análises sugerem que o rastreio selectivo de grupos pequenos e de alto risco poderia levar a uma monitorização mais precisa e a uma utilização mais eficiente dos recursos de saúde. Isto envolveria trazer dados populacionais para a medicina de precisão e complementar as avaliações clínicas”.
Rumo a estratégias personalizadas de triagem de melanoma
Embora as descobertas sejam promissoras, os investigadores observam que são necessários estudos adicionais e decisões políticas antes que esta abordagem possa ser utilizada nos cuidados de saúde de rotina. Ainda assim, os resultados destacam o potencial da IA treinada em dados de registo em grande escala para apoiar avaliações de risco mais personalizadas e orientar futuras estratégias de rastreio do melanoma.
A pesquisa foi conduzida através de uma colaboração entre a Universidade de Gotemburgo e a Universidade de Tecnologia Chalmers.
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