Pesquisadores da UFRGS desenvolvem IA para detectar câncer de boca em fase inicial

Um projeto colaborativo entre pesquisadores das áreas de Odontologia e Informática da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) está criando um sistema de inteligência artificial (IA) de ponta. Ao identificar sinais em fase inicial, a tecnologia visa aumentar drasticamente as chances de tratamento e cura para os pacientes.

O Foco no Rastreamento de Grupos de Risco

A metodologia proposta foca no rastreamento preventivo de grupos com maior probabilidade de desenvolver a doença, como indivíduos que possuem hábitos de consumo de tabaco e álcool, fatores reconhecidos como as principais causas do câncer bucal.

O processo começa com a coleta de fluidos da boca do paciente, seguida por um acompanhamento prolongado. Tradicionalmente, a análise celular é demorada e realizada manualmente por especialistas ao microscópio.

Automação com Inteligência Artificial

A inovação central do projeto reside na automatização dessa análise. A IA é treinada para inspecionar imagens de células e identificar rapidamente mudanças no núcleo celular — variações de forma, cor e aumento de estruturas . Essas alterações são indicadores de predisposição ao câncer.

Segundo os pesquisadores, essa automação é crucial para tornar o processo mais rápido e escalável. Ela substitui a inspeção visual manual por uma análise automatizada de alta velocidade, permitindo a realização de um volume muito maior de exames em um tempo reduzido.

Complemento ao Diagnóstico Clínico

É importante ressaltar que a tecnologia não tem o intuito de substituir exames invasivos definitivos, como a biópsia. Em vez disso, ela se posiciona como um exame complementar valioso. O sistema estabelece valores de referência que ajudam a estratificar o risco, indicando a probabilidade de um paciente desenvolver a doença antes mesmo que as lesões visíveis surjam.

Aplicação Futura e Prazo

O projeto faz parte de uma pesquisa acadêmica longitudinal, o que exige um longo período de acompanhamento dos pacientes para validar os padrões identificados. O prazo estimado para a conclusão e validação completa é de aproximadamente 10 anos. A expectativa final é que, após a validação, este sistema inovador possa ser incorporado à rede pública de saúde, democratizando o acesso ao diagnóstico precoce no Brasil.