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    Home»HealthTech»Datarisk usa IA para mapear pacientes com doenças raras no Brasil
    HealthTech

    Datarisk usa IA para mapear pacientes com doenças raras no Brasil

    olução analisa milhões de registros do DataSUS e permite atuação precoce da indústria farmacêutica, melhorando prognóstico e eficiência em saúde
    26/11/20252 Mins Read14
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    A Datarisk, especializada em inteligência artificial aplicada à tomada de decisões estratégicas, desenvolveu uma solução para uma das maiores indústrias farmacêuticas do país, com o objetivo de identificar pacientes com doenças raras — um dos maiores desafios da medicina de precisão. Entre essas condições estão a Atrofia Muscular Espinhal (AME), a Doença de Pompe e a Síndrome de Rett.

    No Brasil, estima-se que cerca de 13 milhões de pessoas convivam com algum tipo de doença rara. Segundo critérios da Organização Mundial da Saúde (OMS), considera-se rara a doença que afeta até 65 pessoas a cada 100 mil indivíduos. Essas enfermidades costumam ser crônicas, progressivas e incapacitantes, sendo que aproximadamente 80% têm origem genética. Existem entre 6 mil e 8 mil tipos diferentes, e o diagnóstico é complexo e demorado, exigindo abordagens especializadas e multidisciplinares.

    Para localizar pacientes em meio a milhões de registros clínicos, a Datarisk integrou dados públicos do DataSUS à sua plataforma proprietária e aplicou modelos avançados de Machine Learning para analisar históricos clínicos e detectar padrões de sintomas que precedem o diagnóstico dessas condições. A solução gerou uma lista de hospitais com pacientes que apresentavam alta probabilidade de desenvolver doenças raras.

    Com isso, a indústria farmacêutica pôde direcionar ações para diagnóstico precoce e início de tratamentos adequados, ampliando significativamente as chances de qualidade de vida para os pacientes e contribuindo para a eficiência dos sistemas de saúde.

    Segundo Carlos Relvas, founder da Datarisk, embora a prevalência individual das doenças raras seja baixa, elas representam um desafio significativo para os sistemas de saúde.“Esse projeto marca um avanço importante para nós. Ele demonstra como a inteligência artificial pode ser uma aliada estratégica na identificação precoce dessas condições, contribuindo diretamente para salvar vidas por meio de diagnósticos mais ágeis e assertivos”, afirma. “Transformar dados públicos em conhecimento clínico acionável é um salto não apenas tecnológico, mas também científico.”

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