Inteligência Artificial Aplicada à Doenças Raras: Otimizando o Itinerário Diagnóstico na Rede de Atenção

• Processo: 24/19360-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2026
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Saúde Coletiva - Saúde Pública
• Pesquisador responsável: Domingos Alves
• Beneficiário: Letícia Fontanelli Straube de Souza
• Instituição Sede: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 23/10203-8 - Promoção da Atenção Integral às Pessoas com Doenças Raras: Fortalecimento da Rede de Atenção, Registro e Conscientização no Hospital das Clínicas de Ribeirão Preto, AP.PP
• Assunto(s): Ciência de dados Doenças raras Inteligência artificial Políticas públicas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Ciência de dados | doenças raras | Inteligência Artificial | Politicas Públicas | saúde digital | Saúde Digital

Resumo

A Inteligência Artificial (IA) tem o potencial de transformar a medicina através de novas possibilidades para o diagnóstico, gestão e tratamento de doenças, incluindo as doenças raras (DR). Essas condições afetam uma pequena parcela da população, resultando em grandes desafios a nível de diagnóstico e tratamento. Particularmente, existe uma grande dificuldade em diagnosticar DR, sendo que estas muitas vezes permanecem indetectáveis ou tratadas como doenças comuns, o que dificulta a precisão das estimativas de prevalência, entre outros desfechos (e.g., morbidade, mortalidade). No Brasil, apesar dos grandes avanços no diagnóstico, principalmente devido às novas tecnologias e à política recentemente aprovada para o cuidado das DR, há uma escassez de dados epidemiológicos nacionais, sendo que os dados disponíveis na literatura estão restritos a transtornos ou regiões específicas, derivados principalmente dos esforços da comunidade científica. Dito isto, este projeto tem como objetivo aplicar técnicas de IA para o desenvolvimento de ferramentas inovadores de apoio diagnóstico e intervenções no âmbito das DR, tendo também como objetivo melhorar a recolha, organização e qualidade da informação nesta área.