Inteligência Artificial poderia prever com precisão risco de câncer de fígado
Um modelo de inteligência artificial desenvolvido na Alemanha prevê com alta precisão o risco de carcinoma hepatocelular, o câncer de fígado mais comum. Validado com dados de centenas de milhares de pessoas no Reino Unido e nos EUA, o sistema superou ferramentas tradicionais usando apenas informações clínicas de rotina, sem necessidade de testes genômicos caros. A tecnologia se destaca por identificar o risco precocemente, mesmo em indivíduos sem histórico prévio de cirrose.
08 de outubro de 2026 (Bibliomed). Um modelo de aprendizado de máquina previu com precisão o risco de carcinoma hepatocelular, o tipo mais comum de câncer primário do fígado, usando dados clínicos de rotina. O modelo superou as ferramentas existentes de avaliação de risco de câncer de fígado, identificando mais casos verdadeiros e reduzindo os falsos positivos.
Embora a doença hepática subjacente seja conhecida como o fator de risco mais comum para o carcinoma hepatocelular, evidências destacam o papel de outros fatores, como sexo masculino, tabagismo e consumo excessivo de álcool. Como múltiplos fatores podem influenciar o risco deste tipo de câncer, identificar indivíduos em risco continua sendo um desafio na prática clínica.
O estudo, realizado na RWTH Aachen University, na Alemanha, usou um modelo de aprendizado de máquina, uma forma de IA capaz de analisar conjuntos de dados complexos e identificar padrões em múltiplas variáveis ??simultaneamente.
Os pesquisadores utilizaram dados do UK Biobank, que inclui informações de saúde de mais de 500.000 indivíduos. Entre esses participantes, foram identificados 538 casos de carcinoma hepatocelular. Quase 70% desses casos ocorreram em pessoas sem diagnóstico prévio de cirrose ou doença hepática crônica. O modelo de aprendizado de máquina foi treinado com 80% do conjunto de dados e realizou uma validação inicial nos 20% restantes.
Para testar o modelo em uma população mais ampla, a equipe também realizou uma validação externa usando o programa de pesquisa All of Us. Isso incluiu dados de mais de 400.000 indivíduos nos EUA e abrange um grupo de participantes mais diversificado. O registro incluiu 445 casos de carcinoma hepatocelular.
O algoritmo alcançou uma pontuação de 0,88, sendo 1 a pontuação perfeita. Isso indica que o modelo tem alta precisão em distinguir entre pacientes com e sem carcinoma hepatocelular. Notavelmente, a adição de dados mais complexos, como genômicos, não melhorou significativamente o desempenho. Isso sugere que pode ser possível prever o risco de carcinoma hepatocelular usando dados clínicos simples e facilmente disponíveis, sem a necessidade de testes mais caros.
Fonte: Cancer Discovery. DOI: 10.1158/2159-8290.CD-25-1323.
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