A Dra. Elizabeth Montero, pesquisadora da Universidad Internacional Iberoamericana (Universidade Internacional Iberoamericana, UNIB), participa num estudo que apresenta uma abordagem inovadora baseada na inteligência artificial para o diagnóstico precoce da tireoide, com o objetivo de reduzir a taxa de mortalidade das pessoas afetadas por esta doença.
Os distúrbios da tireoide englobam uma variedade de condições que afetam o funcionamento desta glândula no pescoço, que é responsável pela regulação do metabolismo, energia, crescimento e desenvolvimento. Entre os problemas mais comuns encontram-se o hipotiroidismo, que envolve uma produção insuficiente de hormônios da tireoide, e o hipertireoidismo, caracterizado por um excesso de hormonas da tireoide. Estas condições podem causar sintomas como fadiga, alterações de peso e distúrbios emocionais ou menstruais, e são causadas por fatores como doenças auto-imunes, deficiência de iodo, genética ou certos medicamentos. O diagnóstico combina exames clínicos, análises ao sangue e exames imagiológicos, enquanto os tratamentos incluem terapia hormonal, medicação ou cirurgia, consoante o caso.
Embora a mortalidade associada aos distúrbios da tireoide seja baixa em comparação com outras doenças, o cancro da tireoide, especialmente o carcinoma anaplásico, representa o maior risco de morte. Por outro lado, o tratamento inadequado do hipotiroidismo ou do hipertireoidismo pode levar a complicações graves.
O diagnóstico destas doenças é complexo e requer testes exaustivos, mas a inteligência artificial (IA) está a revolucionar este processo. Os algoritmos de aprendizagem automática podem analisar grandes volumes de dados médicos, identificando padrões que facilitam a detecção precoce e precisa de distúrbios da tireoide. No entanto, os métodos de diagnóstico tradicionais têm limitações, tais como enviesamentos em dados desequilibrados e falta de interpretabilidade nos atuais modelos de IA.
Neste contexto, foi utilizada no estudo uma abordagem avançada de diagnóstico baseada em IA, combinando duas técnicas inovadoras: o método de sobreamostragem nominal sintética contínua (SMOTE-NC) para equilibrar os dados e o modelo de aprendizagem automática Light Gradient Boosting Machine (LGBM). Para garantir a transparência do processo de decisão, foi integrado um mecanismo de inteligência artificial explicável (XAI) baseado nas explicações aditivas de Shapley (SHAP). Isto permitiu compreender como e porquê o modelo chega a determinadas conclusões, reforçando a confiança na sua utilização clínica.
A abordagem proposta atingiu 96% de precisão no diagnóstico de doenças da tireoide, superando significativamente os métodos tradicionais. Também mostrou resultados promissores na resolução de problemas críticos como o desequilíbrio de classes em dados médicos, um desafio comum na análise de doenças raras ou específicas. As aplicações desta abordagem podem funcionar como uma ferramenta de apoio à decisão em contextos clínicos para fornecer informações de diagnóstico preliminares e assinalar casos potenciais para avaliação posterior. Este avanço tem o potencial de revolucionar a detecção e o tratamento das doenças da tireoide, facilitando intervenções mais precoces e mais personalizadas para os doentes.
Num mundo em que as doenças da tireoide são cada vez mais prevalecentes, esta investigação representa um passo significativo para a integração da inteligência artificial na medicina. Embora ainda haja algum caminho a percorrer antes de uma implementação generalizada, o potencial desta tecnologia para salvar vidas e melhorar a qualidade de vida é inegável. A ciência e a tecnologia, mais uma vez, provam ser poderosos aliados na busca de uma melhor saúde para todos.
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