PHOENIX, Arizona — As alterações pré-cancerosas nas células do esôfago, uma condição conhecida como esôfago de Barrett, são um fator de risco para o câncer de esôfago. O esôfago de Barrett é causado pela doença do refluxo gastroesofágico (DRGE), que ocorre quando o ácido do estômago retorna constantemente para o esôfago, irritando o revestimento do esôfago.

Os especialistas recomendam a triagem para pessoas que têm múltiplos fatores de risco para o esôfago de Barrett, mas, apesar da disponibilidade de ferramentas minimamente invasivas, as taxas de detecção para o esôfago de Barrett são baixas. O Dr. Prasad Iyer, gastroenterologista e pesquisador da Mayo Clinic em Phoenix, Arizona, está trabalhando para mudar isso.

O Dr. Iyer e uma equipe de pesquisadores desenvolveram e testaram uma ferramenta que utiliza inteligência artificial (IA) para prever o risco de se ter câncer de esôfago e esôfago de Barrett com base em dados de um grande banco de dados de registros eletrônicos de saúde anônimos. Os resultados deste estudo foram publicados na Clinical and Translational Gastroenterology em 2023.

O Dr. Iyer e sua equipe utilizaram um modelo de IA desenvolvido com base em registros eletrônicos de saúde anônimos de 6 milhões de pacientes da Mayo Clinic para criar uma ferramenta de previsão de risco que pode determinar o risco de se ter câncer de esôfago e esôfago de Barrett em pelo menos um ano antes do diagnóstico.

A ferramenta de previsão de risco pode ser integrada a um registro eletrônico de saúde e, quando apropriado, solicitar ao profissional de saúde que considere a triagem do paciente para esôfago de Barrett.

Com base em notas clínicas, de endoscopia, laboratoriais e de patologia nos registros eletrônicos de saúde, pesquisadores identificaram 8.476 pessoas com esôfago de Barrett, 1.539 pessoas com câncer de esôfago e 252.276 pessoas no grupo de controle. Eles utilizaram esses grupos para desenvolver modelos preditivos para a ferramenta de previsão de risco.

Os resultados do estudo demonstraram que os modelos preditivos da ferramenta apresentaram um nível de precisão elevado:

• A ferramenta previu o esôfago de Barrett com 76% de sensibilidade (proporção de amostras corretamente identificadas como negativas), 76% de especificidade (proporção de amostras corretamente identificadas como positivas) e uma área sob a curva de operação do receptor (AUROC, sigla em inglês) de 0,84. AUROC é uma métrica utilizada para medir a qualidade das previsões produzidas por um modelo de IA. Ela varia de 0 a 1, sendo 1 da mais alta qualidade.
• A ferramenta previu o câncer de esôfago com sensibilidade de 84%, especificidade de 70% e uma AUROC de 0,84.
• A ferramenta também identificou fatores de risco conhecidos para o esôfago de Barrett e câncer de esôfago, bem como novos fatores de risco a serem considerados, incluindo a doença arterial coronariana, níveis de triglicérides e níveis de eletrólitos.

"Essa ferramenta pode ser integrada ao registro eletrônico de saúde, combinada com uma ferramenta de triagem minimamente invasiva (não endoscópica) e utilizada por profissionais da saúde na atenção primária", afirma ele.

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