Mesmo diante de desafios, o Brasil já avança no uso da Inteligência Artificial para diagnóstico precoce, personalização de tratamentos e apoio à decisão clínica no combate ao câncer
Inteligência Artificial na oncologia Divulgação
A cada minuto, 40 pessoas no mundo recebem um diagnóstico de câncer, segundo alerta recente da Organização Mundial da Saúde (OMS). O Instituto Nacional de Câncer (INCA) estimou 704 mil casos novos de câncer no Brasil para cada ano do triênio 2023-2025. Segundo o Ministério da Saúde, em 2022, ocorreram mais de 244 mil óbitos por câncer no país, o que corresponde a uma média anual superior a 240 mil mortes. A corrida por tratamentos mais eficazes, diagnósticos precoces e protocolos personalizados nunca foi tão urgente. Nesse cenário, a Inteligência Artificial (IA) surge como uma aliada estratégica da medicina oncológica — e por aqui, apesar dos desafios estruturais, os primeiros frutos dessa revolução já começam a aparecer.
O pesquisador e coordenador da graduação 4D em Inteligência Artificial e Sistemas de Dados Inteligentes, da Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR), Lucas Emanuel Silva e Oliveira destaca os principais gargalos e oportunidades no uso da IA no combate ao câncer em nosso território. “O maior desafio está na fragmentação e falta de padronização dos dados clínicos. Sem uma base robusta, os algoritmos ficam enviesados e não conseguem generalizar suas análises para diferentes instituições”, afirma.
Dados fragmentados
Nos hospitais, clínicas e laboratórios brasileiros, os dados médicos ainda estão dispersos em sistemas que não conversam entre si. Prontuários eletrônicos não padronizados dificultam a consolidação de grandes bancos de dados — matéria-prima essencial para o treinamento de algoritmos capazes de prever, diagnosticar e sugerir condutas terapêuticas.
Essa desorganização afeta diretamente o desempenho dos modelos de IA, que necessitam de informações organizadas, confiáveis e representativas para gerar insights clínicos com segurança e precisão. Segundo Lucas, a interoperabilidade entre sistemas e a governança ética dos dados são prioridades para que a inteligência artificial possa escalar sua aplicação.
Colaboração multidisciplinar
A evolução da IA na oncologia depende, sobretudo, da sinergia entre profissionais de saúde e cientistas de dados. “Esta colaboração é essencial para o avanço na área, pois a profissional da saúde (não só o médico, mas todo o time multidisciplinar) que conhece a rotina clínica e os gargalos do cuidado, enquanto o cientista de dados traduz essas necessidades em soluções tecnológicas através das várias técnicas de IA disponíveis”, assinala. Para o pesquisador, o maior desafio é justamente a ponte de comunicação entre áreas tão diferentes: “quando essa troca funciona, surgem equipes multidisciplinares muito mais preparadas para desenvolver, testar e implantar modelos de IA que realmente melhorem a jornada do paciente. É uma oportunidade enorme de unir conhecimento técnico, clínico e ético para criar soluções mais humanas, seguras e acessíveis”, ressalta o coordenador da PUCPR.
Lucas também aponta para o surgimento de uma nova geração de profissionais híbridos — médicos, biomédicos e enfermeiros com formação em ciência de dados, ou engenheiros e estatísticos com experiência em saúde. “São esses profissionais que vão liderar os próximos avanços, aplicando IA de forma ética, segura e centrada no paciente.”
Avanços que já estão em prática
Apesar das limitações, o cenário nacional tem registrado avanços notáveis. Alguns centros de Oncologia já utilizam algoritmos de IA para interpretar exames de imagem, biópsias e prontuários eletrônicos, gerando diagnósticos mais rápidos e precisos. A tecnologia permite detectar nódulos suspeitos em mamografias, prever metástases e apoiar decisões clínicas — tudo com base em cruzamentos inteligentes de dados.
Startups brasileiras também estão na vanguarda dessa transformação. Recentemente, uma companhia recebeu aporte de US$ 1,5 milhão para ampliar uma plataforma de triagem e tratamento de câncer com base em IA. Nesse caso, a solução utiliza hemogramas de rotina para mapear o risco de tumores como os de mama, pulmão, próstata e colo de útero.
Outro caso é o da startup que desenvolveu um exame de alta precisão para nódulos de tireoide, com potencial de economia de até R$ 385 milhões ao evitar cirurgias desnecessárias. A tecnologia está em processo de inclusão no Sistema Único de Saúde (SUS) e em planos de saúde.
Também é destaque o sistema desenvolvido por uma startup que identifica sinais de câncer de pele com até 98% de acurácia, a partir de fotos enviadas por celular — um exemplo de como a IA pode democratizar o acesso ao diagnóstico precoce.
Aplicações da IA no combate ao câncer
Para além dessas soluções, outras frentes de atuação da inteligência artificial na oncologia incluem:
Diagnóstico precoce: análise automatizada de exames de sangue, imagens médicas e dados clínicos para identificar sinais iniciais de câncer.
Apoio à decisão clínica: recomendação de condutas terapêuticas personalizadas com base em padrões aprendidos por algoritmos.
Descoberta de medicamentos: uso de IA para encontrar novas moléculas com potencial terapêutico.
Monitoramento de pacientes: acompanhamento pós-tratamento com alertas sobre medicamentos, curativos e complicações potenciais.
Desafios e perspectivas
Para que essas inovações se tornem parte do cotidiano do sistema de saúde brasileiro, ainda é necessário superar desafios significativos: aprimorar a infraestrutura digital, assegurar a privacidade dos dados, promover validações clínicas robustas e ampliar o acesso às tecnologias. Mas a trajetória já iniciada indica um caminho promissor.
Como conclui o coordenador Lucas Emanuel: “Quanto mais profissionais capacitados a aplicar ferramentas de IA na saúde, mais avanços veremos. O potencial da inteligência artificial na oncologia é imenso — e ele está apenas começando a ser explorado”, destaca.
Formação
A formação de um especialista em Inteligência Artificial (IA) passa pela construção de uma base de conhecimento multidisciplinar envolvendo disciplinas como estatística, gestão de projetos e programação, aprendizagem de máquina, automação, processamento de linguagem natural, visão computacional, entre outras.
Com aulas ao vivo e mentorias, a graduação 4D da PUCPR em Inteligência Artificial e Sistemas de Dados Inteligentes é uma opção para migrar, ingressar ou se aprofundar na carreira. A modalidade é 100% digital, com algumas aulas ao vivo, e duração de dois anos. Um dos diferenciais é a possibilidade do estudante construir suas próprias trilhas de aprendizado, alinhando interesses pessoais às demandas do mercado. Mais informações no site https://digital4d.pucpr.
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