Durante dois anos – de 2013 a 2015 – 737 pacientes foram submetidos a exames de rastreio de casos de cancro, 496 da próstata e 348 da mama, tendo em conta vários atributos de cada um, como a idade, o peso, o historial familiar, entre outros.

Em Portugal são detetados anualmente cerca de 4.500 novos casos de cancro da mama, que resultam na morte de cerca de 1.500 mulheres. No caso do cancro da próstata, as estatísticas não diferem de forma substancial, uma vez que todos os anos surgem cerca de 4.000 novos casos.

A utilização de tecnologias informáticas na área da saúde, em particular no que diz respeito a doenças cancerígenas, está em franco desenvolvimento e já existe, inclusivamente, o Dia Mundial da Pesquisa do Cancro, que se comemora amanhã, dia 18 de novembro.

O objetivo do ExpertBayes era o de integrar conhecimento médico com técnicas de Machine Learning (aprendizagem automática) em modelos gráficos, que estimem com mais precisão o risco de cancro da mama ou da próstata depois de feita a biópsia, de modo a reduzir o problema do erro da amostragem biópsia.

Este software está preparado para trabalhar com qualquer tipo de dados, não necessariamente apenas aqueles que dizem respeito a doenças cancerígenas. No entanto, para este caso específico os dados tratados são relativos ao cancro da próstata, retirados do Departamento de Estatística da Carnegie Mellon University (CMU), e da mama, cedidos por Elizabeth Burnside, especialista em cancro da mama do hospital da Universidade de Wisconsin-Madison (EUA) e coautora do trabalho que foi publicado sobre o ExpertBayes.

“A aceitação por parte dos profissionais de saúde foi muito positiva, uma vez que, em caso de dúvidas, ao fazer o diagnóstico, o ExpertBayes ajuda-os a tomar a melhor decisão. Parte deste software já se encontra disponível na aplicação Dataias e será comercializado pela empresa NLPC Lda no contexto de um projeto IAPMEI e da empresa NLPC, www.dataias.com“, explica Ezilda Almeida, uma das investigadoras do Centro de Investigação em Sistemas Computacionais Avançados (CRACS) do INESC TEC que esteve responsável pelo desenvolvimento desta tecnologia.

O software faz parte do projeto ABLE (Advice Based Learning), liderado pela investigadora do INESC TEC e docente na Faculdade de Ciências da Universidade do Porto (FCUP) Inês Dutra, e recebeu um financiamento superior a 88 mil euros por parte da Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT).

Porto, 17 de novembro de 2015

Joana Desport Coelho

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