Os investigadores analisaram dados de registo que abrangem toda a população adulta sueca para explorar novas formas de determinar o risco de melanoma. O conjunto de dados incluiu informações como idade, sexo, diagnósticos médicos, uso de medicamentos e status socioeconômico. Um total de 6.036.186 pessoas foram incluídas e 38.582 (0,64%) desenvolveram melanoma durante o período de estudo de cinco anos.
Grande parte da análise foi feita por Martin Gilstedt:
“Nosso estudo mostra que os dados já disponíveis nos sistemas de saúde podem ser usados para identificar pessoas com maior risco de melanoma”, diz Martin Gilstedt, pós-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 atualmente disponível na rotina de cuidados de saúde, mas os nossos resultados fornecem um sinal claro de que os dados do registo podem ser usados de forma mais estratégica no futuro”.
Modelos de IA melhoram a precisão da previsão do risco de melanoma
Os pesquisadores avaliaram vários modelos de IA 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, cerca de 73% das vezes. Em comparação, usar apenas idade e sexo resultou numa precisão de cerca de 64%.
Ao incluir uma gama mais ampla de factores, tais como diagnósticos, medicamentos e informações sociodemográficas, os modelos conseguiram identificar grupos mais pequenos de pessoas com um risco muito mais elevado. Nestes grupos, a probabilidade de desenvolver melanoma em cinco anos foi de aproximadamente 33%.
A inspeção direcionada pode melhorar a detecção e a eficiência
O estudo foi liderado por Sam Palessi, professor associado de dermatologia e venereologia da Universidade de Gotemburgo e dermatologista do Hospital Universitário Sahlgrenska:
“As nossas análises mostram que o rastreio selectivo de grupos pequenos e de alto risco pode levar a uma monitorização mais precisa e a uma utilização mais eficiente dos recursos de saúde. Isto incluirá a integração de dados populacionais na medicina de precisão e o complemento 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 dados de registo em grande escala para apoiar uma avaliação de risco mais personalizada e orientar futuras estratégias de rastreio do melanoma.
A pesquisa foi realizada como parte de uma colaboração entre a Universidade de Gotemburgo e a Universidade de Tecnologia Chalmers.
