Uma ferramenta tecnológica baseada em inteligência artificial, desenvolvida por especialistas do A.C.Camargo Cancer Center, tem o potencial de auxiliar na identificação de pacientes que apresentam maior probabilidade de desenvolver hipocalcemia transitória. Trata-se de uma condição médica caracterizada pela diminuição acentuada dos níveis de cálcio no sangue após a realização de uma cirurgia de remoção total da tireoide.
O modelo preditivo demonstrou uma elevada eficácia de previsão e foi construído com base em informações de mais de 7.000 pacientes acompanhados ao longo de dez anos na própria instituição hospitalar, sendo posteriormente testado em um novo grupo de indivíduos operados. A proposta principal da tecnologia é fornecer suporte aos médicos para determinarem com precisão quem necessita de reposição preventiva de cálcio e quem pode ser dispensado desse protocolo.
A hipocalcemia surge como uma das complicações mais frequentes da tireoidectomia total, afetando entre 15% e 40% dos casos, dependendo diretamente da complexidade do procedimento. O distúrbio não decorre da retirada da glândula em si, mas sim da manipulação cirúrgica sofrida pelas paratireoides, que são pequenas glândulas encarregadas de regular a quantidade de cálcio circulante na corrente sanguínea.
Esse gerenciamento orgânico ocorre por intermédio da liberação do hormônio PTH. Quando as paratireoides têm suas atividades temporariamente afetadas pelo ato cirúrgico, a queda na secreção desse hormônio compromete a capacidade do corpo de manter concentrações adequadas de cálcio, gerando sintomas como cãibras, formigamentos e, em cenários mais complexos, alterações cardíacas e desconfortos estomacais.
Para tentar solucionar as incertezas diagnósticas enfrentadas pelos médicos quando o exame de PTH aponta redução mas o paciente permanece assintomático, a equipe do A.C.Camargo estruturou o sistema de aprendizado de máquina. A plataforma cruza múltiplas variáveis da jornada clínica, incluindo características pessoais, particularidades da doença, dados do intraoperatório e exames pós-cirúrgicos.
Atualmente transformado em uma plataforma web em fase de testes internos e com pedido de patente depositado, o sistema emprega a inteligência artificial explicável. Dessa forma, além de estipular o grau de risco, a ferramenta aponta quais fatores específicos pesaram na avaliação, abrindo caminho para uma medicina mais personalizada e segura antes de ser validada em outras instituições de saúde.
Fonte: www1.folha.uol.com.br
