Um sistema de inteligência artificial desenvolvido nos Estados Unidos demonstrou capacidade de identificar sinais de câncer de pâncreas em exames de imagem antes mesmo de o tumor se tornar visível pelos métodos tradicionais. A descoberta abre caminho para o diagnóstico precoce de uma das formas mais letais da doença, com potencial impacto nos índices de sobrevivência.
O modelo foi criado por pesquisadores da Mayo Clinic em colaboração com outras instituições e conseguiu detectar alterações em tomografias computadorizadas de rotina, em média, 475 dias antes da confirmação clínica do câncer. Os resultados foram publicados na revista científica Gut.
O câncer de pâncreas é conhecido pela dificuldade de diagnóstico precoce. Em grande parte dos casos, a doença evolui de forma silenciosa, sem sintomas evidentes nas fases iniciais. Além disso, os tumores frequentemente não são perceptíveis em exames de imagem até estágios mais avançados. Como consequência, mais de 85% dos pacientes recebem o diagnóstico quando as opções terapêuticas já são limitadas, muitas vezes restritas ao controle de sintomas. Esse cenário ajuda a explicar a taxa de sobrevida em cinco anos, que gira em torno de 10%.
A nova tecnologia propõe uma mudança nesse modelo ao permitir a identificação de pacientes em risco antes do aparecimento dos sinais clínicos. O sistema, chamado Redmod, foi projetado para analisar padrões em imagens de tomografia que não podem ser detectados por observação humana.
Para desenvolver e validar o modelo, os pesquisadores utilizaram exames de mais de 1,4 mil pessoas. Entre os casos analisados, estavam 219 pacientes cujas tomografias anteriores haviam sido consideradas normais, mas que posteriormente receberam diagnóstico de câncer de pâncreas.
Os resultados indicam desempenho superior ao da análise convencional. Em uma comparação direta, o sistema de inteligência artificial identificou corretamente 73% dos casos, enquanto radiologistas detectaram cerca de 39% nas mesmas imagens. A diferença se torna ainda mais expressiva em exames realizados mais de dois anos antes do diagnóstico: a ferramenta acertou 68% dos casos, frente a 23% dos especialistas.
