Um algoritmo de processamento de linguagem natural desenvolvido demonstrou aplicabilidade efetiva na detecção de lesões pulmonares suspeitas, com uma taxa significativa de diagnósticos de câncer de pulmão em estágio inicial. O trabalho foi selecionado para sessão oral no WCLC 2024, em apresentação da oncologista Clarissa Baldotto (foto), diretora do Núcleo de Integração Oncológica na Oncologia D'Or e presidente do Grupo Brasileiro de Oncologia Torácica (GBOT).
O câncer de pulmão é uma das principais causas de morbidade e mortalidade no mundo, e o diagnóstico tardio contribui para sua alta taxa de letalidade. O rastreamento do câncer de pulmão tem mostrado um benefício de sobrevida global, mas sua implementação no Brasil é incipiente e apresenta muitos desafios.
Neste estudo, os pesquisadores relataram os primeiros resultados de um modelo de processamento de linguagem natural (PLN) desenvolvido e implementado em uma rede nacional de saúde para detectar nódulos suspeitos incidentais em tomografias computadorizadas (TC) de tórax.
Uma abordagem de PLN previamente validada foi aplicada a laudos de TC de tórax em 11 hospitais localizados em dois estados brasileiros. O algoritmo desenvolvido identifica lesões suspeitas com diâmetro mínimo de 6 mm associadas a descritores de risco predefinidos, incluindo alterações comparativas.
Os dados foram coletados entre novembro de 2022 e agosto de 2023. Todos os laudos identificados como positivos foram encaminhados a um enfermeiro navegador e, se indicado, a uma consulta com uma equipe multidisciplinar de oncologia torácica.
No WCLC 2024 foram relatados os resultados obtidos em um hospital da cidade de São Paulo selecionado para o estudo piloto, utilizando a estratégia de navegação dentro de prazos otimizados (máximo de cinco dias), sendo acompanhado por meio de uma plataforma de comunicação digital (Redcap).
Resultados
O programa avaliou um total de 67.599 laudos de TC de tórax, e 1.212 casos (1,79%) foram identificados para investigação de acompanhamento nos 11 hospitais. Na unidade hospitalar piloto específica da cidade de São Paulo, 140 tomografias (1,26%) foram capturadas para acompanhamento de 11.108 tomografias avaliadas. Destes, 104 pacientes (64,5%) compareceram a consultas com especialistas.
Foram realizadas 72 tomografias de acompanhamento, e 45 pacientes ainda estão no programa. Quatorze pacientes (13,4%) foram submetidos à biópsia guiada por TC transtorácica, e oito deles foram diagnosticados com câncer de pulmão ressecável. Dois pacientes foram considerados inoperáveis e encaminhados para tratamento não cirúrgico. A taxa de confirmação do diagnóstico neoplásico em achados incidentais foi de aproximadamente 11,57%, com 57% dos casos diagnosticados elegíveis para tratamento cirúrgico curativo.
Em síntese, esses primeiros resultados indicam que o algoritmo PLN desenvolvido é efetivo na detecção de lesões pulmonares suspeitas, com uma taxa significativa de diagnósticos de câncer de pulmão em estágio inicial. “Com a implementação de fluxos de trabalho bem definidos, é possível agilizar o processo de investigação e acompanhamento de casos suspeitos, permitindo diagnósticos mais precoces e uma abordagem terapêutica mais eficaz”, afirmam os autores.
“Essa estratégia pode complementar um programa desafiador de rastreamento de câncer de pulmão em um país continental como o Brasil. Investigações futuras abordarão a taxa de falsos positivos e os resultados de longo prazo dos pacientes”, concluem.
Referência:
OA17.04 – Implementation of a Natural Language Processing (NLP) Model to Detect Incidental Lung Nodules in a Nationwide Health Care Network - - G. Santiago, C. Baldotto, B. Hochhegger, R. Rodrigues, T. Machuca, K. Martinez, E. Zaidan, M. Conrado
