Um sistema de inteligência artificial desenvolvido nos Estados Unidos conseguiu identificar o câncer de pâncreas muito antes de ele ser detectado em exames de imagem convencionais. Os resultados apontam para a possibilidade de diagnosticar precocemente um dos tumores mais letais, aumentando as chances de tratamento bem-sucedido, segundo cientistas.

O modelo, criado por pesquisadores da Mayo Clinic em colaboração com outras instituições, identificou alterações sutis em tomografias computadorizadas de rotina em média 475 dias antes do diagnóstico clínico. O estudo foi publicado nesta terça-feira na revista científica Gut.

O câncer de pâncreas é raramente detectado em estágios iniciais, pois os tumores normalmente não causam sintomas e muitas vezes não aparecem em exames de imagem até fases avançadas. Mais de 85% dos casos são descobertos quando o tratamento se limita ao alívio dos sintomas, o que contribui para a baixa taxa de sobrevida em cinco anos, atualmente em torno de 10% globalmente.

As novas descobertas sugerem uma possível mudança no diagnóstico da doença: em vez de reagir aos sintomas tardiamente, será possível identificar pacientes em risco até mesmo anos antes do surgimento do câncer.

“Essa janela temporal tem profunda importância, pois alcançar uma detecção tão precoce aumentaria substancialmente a probabilidade de cura e de melhora da sobrevida”, destacaram os pesquisadores no artigo.

Se confirmadas em estudos de rastreamento em larga escala, essas ferramentas de IA podem permitir o diagnóstico em fases em que a cirurgia ou outros tratamentos ainda são viáveis. Estudos de modelagem sugerem que, ao aumentar a proporção de carcinomas ductais pancreáticos localizados de 10% para 50%, as taxas de sobrevida mais do que dobrariam, ressaltando a importância do momento do diagnóstico.

O sistema de IA, chamado Redmod, analisa padrões em imagens de tomografia computadorizada que não são perceptíveis ao olho humano. Ele foi treinado e testado em exames de mais de 1,4 mil pessoas, incluindo 219 pacientes cujos exames anteriores haviam sido considerados normais, mas que posteriormente desenvolveram câncer de pâncreas.

Em comparação direta, a IA superou radiologistas na identificação desses sinais precoces, acertando 73% dos casos, contra cerca de 39% dos médicos analisando as mesmas imagens. O desempenho foi ainda melhor em exames realizados mais de dois anos antes do diagnóstico, com 68% de acerto pela IA, frente a 23% dos radiologistas.

Além disso, o modelo demonstrou desempenho consistente em diferentes hospitais e equipamentos, classificando corretamente mais de 80% dos exames de pessoas que não desenvolveram câncer.

A ferramenta pode futuramente ser utilizada para sinalizar pacientes de alto risco — como adultos mais velhos com perda de peso inexplicada e diabetes de início recente — para acompanhamento mais próximo. No entanto, são necessários testes mais amplos para comprovar a eficácia antes do uso clínico rotineiro, alertam os pesquisadores.