31 de agosto de 2026
Uma pesquisa conduzida por profissionais do Icesp e da Universidade de São Paulo (USP) resultou no desenvolvimento do BreastOncoPredict, software de inteligência artificial que utiliza dados clínicos e informações do hemograma completo para estimar o risco de recidiva e mortalidade em pacientes com câncer de mama.
O estudo “Ensemble machine learning for predicting breast cancer recurrence and mortality using clinical and hemogram data”, publicado em julho na revista científica npj Breast Cancer do grupo Nature, foi liderado pela Dra. Luciana Rodrigues Carvalho Barros, pesquisadora científica do Icesp e integrante do Centro de Estudos e Tecnologias Convergentes para Oncologia de Precisão (C2PO) da USP.
Para desenvolver a ferramenta, foram analisados dados de pacientes tratadas no Instituto entre 2008 e 2022. A equipe avaliou informações clínicas e diferentes parâmetros do hemograma e, também, testou modelos de aprendizado de máquina. O modelo final reúne 16 características, entre dados clínicos e informações derivadas do exame.
Um dos principais resultados foi a relevância de parâmetros relacionados à série vermelha do sangue, que inclui as hemácias. Entre os indicadores utilizados estão os níveis de hemoglobina e o RDW, índice que avalia a variação no tamanho das hemácias. Os resultados apontaram associação entre níveis mais baixos de hemoglobina, valores elevados de RDW e maior risco de recorrência da doença em dez anos.
Um dos diferenciais da ferramenta é utilizar informações já disponíveis no atendimento, como idade, estágio clínico e parâmetros do hemograma, sem a necessidade de uma nova coleta específica.
A abordagem pode ampliar o acesso a informações prognósticas, especialmente no Sistema Único de Saúde (SUS), e futuramente auxiliar na definição do acompanhamento das pacientes de acordo com o risco de recorrência. A tecnologia também poderá contribuir para o planejamento da assistência e a utilização dos recursos disponíveis na rede pública.
“A importância de desenvolver estudos científicos dentro de um hospital público de referência como o Icesp é a troca de conhecimento entre a pesquisa translacional e a assistência, gerando conhecimento e ferramentas para auxílio assistencial e implementação mais rápida, além de formular novas hipóteses para novas pesquisas”, afirma a Dra. Luciana.
Próximas etapas
Os resultados publicados foram obtidos a partir de uma análise retrospectiva. A próxima etapa será um estudo prospectivo, com novas pacientes, para avaliar o desempenho do modelo.
Também está prevista uma validação em outros serviços públicos de saúde. Uma primeira colaboração com outro hospital do SUS no Estado de São Paulo já está sendo planejada. A expectativa é que, posteriormente, a avaliação possa ser ampliada para outros centros públicos no país.
