Um sistema automatizado que pode identificar e rastrear imagens anormais melhorou a pontualidade da detecção e tratamento do câncer de fígado, mostra uma nova pesquisa. O novo estudo, publicado pela PLOS Digital Health, mostra que uma ferramenta automatizada de coordenação de cuidados pode identificar e rastrear com sucesso casos de carcinoma hepatocelular (HCC), um tipo de câncer de fígado, o que resulta em melhor pontualidade no diagnóstico e tratamento.
De acordo com os Centros de Controle e Prevenção de Doenças (CDC) dos EUA , cerca de 25 mil homens e 11 mil mulheres têm câncer de fígado a cada ano no país. Cerca de 19 mil homens e 9 mil mulheres morrem da doença anualmente.
Globalmente, o câncer de fígado é o sexto mais diagnosticado e a quarta principal causa de mortalidade por câncer, afirmaram os autores do estudo. A doença causa 782 mil mortes a cada ano em todo o mundo, e 75% de todos os casos de câncer de fígado estão relacionados ao HCC.
O HCC geralmente ocorre em pacientes com doença hepática crônica, tornando o tratamento complexo. O prognóstico é determinado tanto pelo estágio no diagnóstico quanto pela gravidade da doença hepática subjacente, tornando a detecção e o tratamento oportunos críticos. Os pesquisadores observaram ainda que a incidência de HCC está crescendo mais rapidamente de todos os cânceres nos EUA, tendo triplicado nos últimos 30 anos, tornando a pesquisa nessa área crucial.
A equipe de pesquisa começou implementando um sistema de identificação e rastreamento de imagens anormais vinculado ao EMR (Electronic Medical Record) no Veterans Affairs Connecticut Healthcare System. A ferramenta foi projetada para revisar todos os relatórios de radiologia hepática, gerar uma fila de casos anormais para revisão e manter uma fila de eventos de tratamento de câncer com datas de vencimento e lembretes automatizados.
Isso permitiu que o sistema sinalizasse imagens anormais que levantaram suspeitas de câncer de fígado usando códigos de diagnóstico e processamento de linguagem natural. Também possibilitou que o sistema enviasse lembretes para testes de acompanhamento e tratamento.
Os pesquisadores avaliaram o impacto do sistema na pontualidade dos cuidados com o HCC medindo o tempo entre as etapas do cuidado pré e pós-implementação, incluindo o tempo entre o diagnóstico e o tratamento e o tempo entre a primeira imagem hepática que indicou o câncer, cuidados especiais, diagnóstico e tratamento. Um total de 60 pacientes diagnosticados com HCC três anos antes da implantação do sistema foram comparados a 127 diagnosticados quase seis anos após sua implantação.
No geral, o tempo médio do diagnóstico ao tratamento foi 36 dias mais curto, o tempo da imagem ao diagnóstico 51 dias mais curto e o tempo da imagem ao tratamento 87 dias mais curto para aqueles no grupo pós-implementação. Esse grupo também apresentou maior proporção de pacientes com carcinoma hepatocelular diagnosticados em estágios clínicos mais precoces.
A partir desses resultados, os autores concluíram que um sistema automatizado de coordenação de cuidados pode ter o potencial de melhorar a pontualidade e a entrega dos cuidados de HCC, inclusive em sistemas de saúde que já utilizam triagem específica para a doença. Além disso, a ferramenta pode abordar sistematicamente as lacunas de atendimento em populações em risco, observaram.
Em meio à crescente incidência de carcinoma hepatocelular, algumas partes interessadas estão desenvolvendo tecnologia para prevenir e diagnosticar com precisão a doença. Em uma entrevista recente com a PharmaNewsIntelligence, os líderes da empresa de software Oncoustics revelaram que a empresa desenvolveu um novo software de inteligência artificial (IA) para melhorar o diagnóstico e a prevenção de doenças hepáticas usando a tecnologia de ultrassom.
A ferramenta foi projetada para ser menos invasiva do que os diagnósticos tradicionais, que dependem de exames de sangue, imagens médicas e biópsias, além de ser econômica e acessível para profissionais e pacientes.