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projeto aponta como melhorar diagnóstico

Projeto aponta como melhorar diagnóstico e tratamento de câncer no SUS

Usando inteligência artificial, grupo identificou que a Estratégia Saúde da Família processo de humanização do SUS é a mais relevante no diagnóstico e tratamento do câncer no sistema público

Os médicos estão trabalhando com tomografia computadorizada no hospital (Foto: Praetorianphoto via Getty Images)
Os médicos estão trabalhando com tomografia computadorizada no hospital (Foto: Praetorianphoto via Getty Images)

Como melhorar o diagnóstico do câncer no Brasil? Essa foi a pergunta-chave da segunda edição do BCG Gamma Challenge, programa liderado pela Boston Consulting Group, em parceria com a Associação Brasileira de Linfoma e Leucemia (ABRALE) e com o Observatório de Oncologia.

A iniciativa instigou estudantes de tecnologia de todo o país a encontrar soluções que melhorem o diagnóstico e tratamento do câncer. Quem ganhou a competição foi um composto por 4alunos de Engenharia da UFRJ: Gabriela Lavrador, Pedro Accioly, Álvaro D’Armada e Felipe Espinheira. Eles receberam como prêmio R$ 8 mil em bolsas de estudo para cursos em Data Science.

Usando inteligência artificial, eles detectaram as variáveis que mais influenciam a precocidade do diagnóstico e a eficácia do tratamento no Sistema Único de Saúde (SUS) de cinco tipos de câncer: cólon, linfoma, mama, próstata e pulmão.

O projeto constatou que o modelo de Estratégia Saúde da Família (ESF) — processo de humanização do SUS — é o mais eficaz no diagnóstico e tratamento do câncer no sistema público de saúde. A análise dos dados identificou que os municípios que têm a ESF detectam a doença de forma precoce. Portanto, é a área em que o governo deve investir, tanto na criação de novas unidades como na aquisição de aparelhos tecnológicos que usam, por exemplo, a inteligência artificial. “O investimento nesta área ajudaria as pessoas a ter um diagnóstico e tratamento mais adequado”, diz Álvaro D’Armada, um dos integrantes do grupo.

O projeto analisou os dados de diagnóstico e tratamento da doença com uso da tecnologia de machine learning. Cada unidade de saúde recebeu duas notas: uma para o diagnóstico e outra para o tratamento. 

Com o resultado, o grupo fez outra análise, que identificou o número de médicos e enfermeiros, a quantidade de equipamentos disponíveis (como mamógrafos, por exemplo) e qual tipo de estabelecimento de saúde era mais predominante em cada município (Unidades Básicas de Saúde, Hospitais Especializados, entre outros). Depois, foi identificada a área que mais favorece o diagnóstico e tratamento do câncer nas unidades públicas.

Fonte Negócios:  https://epocanegocios.globo.com/Tecnologia/noticia/2019/12/pesquisa-aponta-como-melhorar-diagnostico-e-tratamento-de-cancer-no-sus.html

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