Uma IA desenvolvida por USP e Icesp pode estimar se o câncer de mama tem risco de voltar em 2 ou 10 anos. 🩺🧵 Mas uma previsão algorítmica pode mudar, de fato, o tratamento e salvar mais vidas?

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O BreastOncoPredict nasceu de um banco com dados de mais de 4 mil pacientes do Icesp, reunido desde 2019. A pergunta central é poderosa: por que esperar a recidiva para agir, se padrões clínicos já podem sinalizar o risco antes?

Em vez de depender de testes genômicos caros, a ferramenta analisa informações mais acessíveis: estágio do tumor, idade e hemograma completo. Será que dados que já existem no prontuário podem reduzir uma barreira histórica da oncologia?

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Hoje, exames que fazem estimativas semelhantes a partir de biópsias podem custar mais de US$ 5 mil e não são realizados no Brasil. Se a IA promete custo próximo de zero, o que impede sua adoção ampla no SUS após a validação necessária?

Isso não significa entregar decisões à máquina. O software deve apoiar a avaliação médica, não substituí-la. Como garantir que o modelo seja testado em diferentes perfis de pacientes e não reproduza desigualdades presentes nos dados de saúde?

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O desafio não é só prever o futuro do tumor: é transformar previsão em cuidado no tempo certo. Com mais de 78 mil novos casos estimados por ano no Brasil até 2028, uma IA acessível pode ser parte crucial de uma oncologia mais personalizada.