Inteligência Artificial pode reduzir atraso no diagnóstico da endometriose, apontam novos estudos

O diagnóstico da endometriose, condição que afeta milhões de mulheres em idade reprodutiva no mundo, pode estar prestes a passar por uma transformação significativa com o uso da inteligência artificial (IA) associada a novos biomarcadores clínicos e de imagem.

Historicamente, o tempo médio entre o início dos sintomas e o diagnóstico definitivo da doença varia entre 7 e 10 anos, principalmente devido à inespecificidade dos sintomas, variabilidade clínica e dependência de métodos invasivos para confirmação diagnóstica. Esse atraso impacta diretamente a qualidade de vida das pacientes, além de aumentar riscos de infertilidade, dor crônica e prejuízos psicossociais.

Pesquisas recentes têm demonstrado que algoritmos de inteligência artificial conseguem analisar padrões complexos em exames de imagem, especialmente na ressonância magnética pélvica e ultrassonografia transvaginal especializada, identificando sinais sutis da doença que podem passar despercebidos na avaliação tradicional.

Além disso, estudos vêm investigando biomarcadores sanguíneos e inflamatórios capazes de auxiliar na triagem precoce. Quando combinados com modelos preditivos baseados em IA, esses dados permitem a criação de sistemas capazes de estimar o risco de endometriose antes mesmo da indicação cirúrgica.

Um dos avanços mais promissores envolve modelos de aprendizado de máquina treinados com grandes bancos de dados clínicos, integrando sintomas relatados pelas pacientes, histórico ginecológico, achados laboratoriais e imagens médicas. Os resultados iniciais mostram aumento da sensibilidade diagnóstica e potencial redução da necessidade de laparoscopia diagnóstica em casos selecionados.

Especialistas destacam que a inteligência artificial não substitui o raciocínio clínico, mas atua como ferramenta de apoio à decisão médica, contribuindo para diagnósticos mais precoces e estratégias terapêuticas individualizadas.

A expectativa é que, nos próximos anos, plataformas integradas de avaliação clínica assistida por IA sejam incorporadas gradualmente à prática ginecológica, ampliando a precisão diagnóstica e melhorando o cuidado centrado na paciente.

Fontes

- Human Reproduction Update (2023–2024) = Advances in non-invasive diagnosis of endometriosis

-The Lancet Digital Health (2024) = Artificial intelligence applications in gynecologic imaging

- European Society of Human Reproduction and Embryology (ESHRE) Guidelines Update – Endometriosis (2022–2024 updates)

- Nature Medicine (2024) = Machine learning models for early disease detection in women’s health