Inteligência artificial pode orientar o diagnóstico de pacientes com falência da medula óssea
Agência FAPESP* Um algoritmo de machine learning capaz de orientar o diagnóstico de síndromes de falência da medula óssea foi desenvolvido por pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) e colaboradores norte-americanos. Os resultados foram divulgados na revista Blood, da American Society of Hematology. Com base na análise de 25 variáveis clínicas e laboratoriais, o modelo consegue predizer se a condição é hereditária ou adquirida, o que tem implicações principalmente no manejo de casos graves de pancitopenia – condição em que há redução tanto dos glóbulos brancos e vermelhos do sangue quanto das plaquetas, resultando em anemia [deficiência de glóbulos vermelhos do sangue que pode causar fraqueza, cansaço, sonolência, falta de ar, entre outros problemas], leucopenia [menor capacidade de combater infecções por deficiência de glóbulos brancos do sangue] e trombocitopenia [maior risco de hemorragias por deficiência de plaquetas]. “A escolha de adiar o tratamento enquanto se ...