Aproveitando o aprendizado de máquina para a detecção precoce do câncer na atenção primária

Um novo artigo editorial foi publicado em oncociênciaintitulado “Transformando a detecção precoce do câncer na atenção primária: aproveitando o poder do aprendizado de máquina”.

O câncer continua sendo um fardo significativo para a saúde global, e a detecção precoce desempenha um papel crucial na melhoria dos resultados dos pacientes. Os ambientes de atenção primária servem como guardiões da linha de frente, oferecendo uma oportunidade para detecção precoce por meio de avaliação de sintomas e triagem direcionada. No entanto, detectar o câncer em estágio inicial e identificar indivíduos com alto risco pode ser um desafio devido à complexidade e sutileza dos sintomas.

A natureza desafiadora da detecção precoce é revelada por erros de diagnóstico na atenção primária, sendo o câncer um dos diagnósticos mais frequentemente perdidos ou atrasados. Nos últimos anos, o surgimento de técnicas de aprendizado de máquina (ML) mostrou-se promissor para revolucionar os esforços de detecção precoce. Neste novo editorial, os pesquisadores Elinor Nemlander, Marcela Ewing, Axel C. Carlsson e Andreas Rosenblad do Karolinska Institutet e do Centro Acadêmico de Atenção Primária à Saúde na Região de Estocolmo exploram o potencial do ML para melhorar a detecção precoce do câncer na atenção primária.

“O ML tem o potencial de transformar a detecção precoce do câncer na atenção primária, aproveitando dados extensos do paciente e melhorando a estratificação de risco e a precisão pré-diagnóstica, salvando vidas.

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