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O câncer é a segunda principal causa de morte no Brasil, vitimando 279 mil pessoas em 2022. Segundo projeções do Instituto Nacional de Câncer (INCA), esse número pode chegar a 554 mil em 2050, o que representaria um aumento de 98,6%.
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O grande problema é que a real incidência da doença no país não é diretamente medida. Isso acontece porque nem todos os municípios brasileiros mantêm sistemas estruturados de notificação e registro dos tumores.
Dados são fundamentais para o planejamento de ações contra a doença
- Atualmente, o Instituto Nacional de Câncer adota metodologias baseadas na razão incidência/mortalidade para estimar os novos casos da doença.
- Isso acontece a partir de dados de óbitos e essa abordagem segue referências consolidadas na literatura.
- No Brasil, a estimativa de curto prazo é feita a partir da média simples dos três anos mais recentes disponíveis.
- E estas informações servem de base para o planejamento do Sistema Único de Saúde (SUS) nos três anos seguintes.
- Apesar da ausência de dados completos e em tempo real, estimar corretamente a incidência de câncer é uma tarefa essencial para proteger a população.
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Modelo apresentou desempenho superior
Em artigo publicado no The Conversation, Thaís Spiegel, pesquisadora da Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ), apresenta os resultados de um novo trabalho realizado para aplicar e comparar diferentes modelos de previsão para os sete tipos de câncer mais prevalentes no Brasil: mama, próstata, pulmão, colorretal, colo do útero, cabeça e pescoço e câncer infantil.
As abordagens utilizadas foram agrupadas em três categorias principais: modelos estatísticos clássicos, modelos de espaço de estados e modelos baseados em aprendizado de máquinas. As informações populacionais utilizadas no estudo foram obtidas a partir do Censo Demográfico de 2022.
A partir desses dados, propusemos um novo método para subsidiar a Atenção Oncológica, inédito no Brasil por incorporar três classes distintas de modelos preditivos aplicadas simultaneamente. O projeto-piloto foi realizado no município de Niterói (RJ). Utilizando dados epidemiológicos locais, georreferenciamento da oferta de serviços e modelagem das linhas de cuidado, construímos um plano integrado que permite aos gestores responder perguntas cruciais como: Quantos casos o município deverá atender? Onde estão os vazios assistenciais? Quais recursos precisam ser reorganizados ou contratados?
Thaís Spiegel, pesquisadora da UERJ
O plano oferece uma ferramenta técnica para o planejamento de investimentos, qualificação da regulação de vagas no SUS e aprimoramento do acesso com base em evidências científicas e foco na experiência do paciente. Ao comparar os modelos desenvolvidos com o método atualmente utilizado no país, a pesquisadora observou que a abordagem vigente apresentou desempenho inferior em todos os tipos de câncer testados.
Diante desses achados, sugerimos que os métodos avaliados em nosso estudo sejam incorporados à metodologia de previsão do INCA. A adoção de técnicas mais modernas e sensíveis pode proporcionar estimativas mais acuradas e úteis para o planejamento em saúde pública. Para futuras investigações, recomendamos também o aprofundamento da comparação entre modelos baseados em aprendizado de máquina.
Thaís Spiegel, pesquisadora da UERJ
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