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Arkangel AI: Superando o câncer gástrico com descobertas preditivas de IA

Predição do câncer gástrico com inteligência artificial para melhorar a precisão e a eficiência na detecção e diagnóstico precoces do câncer gástrico.

Problem

O câncer gástrico, também conhecido como câncer de estômago, persiste como um dos principais culpados pela mortalidade relacionada ao câncer em todo o mundo. O reconhecimento geralmente ocorre nos estágios posteriores porque os sintomas iniciais são confusos, juntamente com os desafios inerentes à identificação de lesões pré-cancerosas usando abordagens diagnósticas convencionais. A abrangência desse grave problema de saúde ficou evidente em 2020, com uma incidência estimada de 1.089.103 novos casos, juntamente com 768.793 mortes atribuíveis ao câncer gástrico (1) (2). Soma-se a essa preocupação a incidência notavelmente alta de condições pré-cancerosas em pessoas com fatores de risco conhecidos, exigindo o desenvolvimento e a implementação de técnicas de diagnóstico mais eficazes e geralmente acessíveis (3) (4).

Why it matters

  • O câncer gástrico é frequentemente reconhecido em estágios posteriores devido aos sintomas iniciais confusos e aos desafios na identificação de lesões pré-cancerosas.
  • Em 2020, houve uma estimativa de 1.089.103 novos casos e 768.793 mortes por câncer gástrico.
  • Há uma alta incidência de condições pré-cancerosas em pessoas com fatores de risco conhecidos, necessitando de melhores técnicas de diagnóstico.

Solution

GastricHealthAI, ferramenta para ajudar médicos fornecendo conselhos em tempo real para câncer gástrico com base em pesquisas atuais e diretrizes clínicas.

Discover more and interact with our AI!

Datasources

A GastricHealthAI usa uma diretriz clínica da National Comprehensive Cancer Network (NCCN) (5). Esta diretriz fornece recomendações baseadas em evidências que informam as avaliações de risco e as sugestões de diagnóstico do participante.

Citations

  1. Sung H, Ferlay J, Siegel RL, Laversanne M, Soerjomataram I, Jemal A, Bray F. Estatísticas globais do câncer 2020: estimativas da GLOBOCAN de incidência e mortalidade em todo o mundo para 36 cânceres em 185 países. CA Cancer J Clin. Maio de 2021; 71 (3): 209-249. doi: 10.3322/caac.21660. Epub 4 de fevereiro de 2021. PMID: 33538338.
  2. Pannala R, Krishnan K, Melson J, Parsi MA, Schulman AR, Sullivan S, Trikudanathan G, Trindade AJ, Watson RR, Maple JT, Lichtenstein DR. Inteligência artificial em endoscopia gastrointestinal. VideoGIE. 9 de novembro de 2020; 5 (12): 598-613. doi: 10.1016/j.vgie.2020.08.013. PMID: 33319126; PMCID: PMC7732722.
  3. Lee J, Lee H, Chung J. W. O papel da inteligência artificial no câncer gástrico: perspectivas cirúrgicas e terapêuticas: uma revisão abrangente. J Gastric Cancer. 2023 de julho; 23 (3): 375-387. doi: 10.5230/jgc.2023.23.e31. PMID: 37553126; PMCID: PMC10412973.
  4. Zhu SL, Dong J, Zhang C, Huang YB, Pan W. Aplicação do aprendizado de máquina no diagnóstico do câncer gástrico com base em características não invasivas. PLoS One. 31 de dezembro de 2020; 15 (12): e0244869. doi: 10.1371/journal.pone.0244869. PMID: 33382829; PMCID: PMC7775073.
  5. Ajani, J. A., D'Amico, T. A., Almhanna, K., Bentrem, D. J., Chao, J., Das, P., Denlinger, C. S., Fanta, P., Farjah, F., Fuchs, C. S., Gerdes, H., Gibson, M., Glasgow, R. E., Hayman, J. A., Hochwald, S. N., Hofwald Stetter, W. L., Ilson, D. H., Jaroszewski, D., Johung, K. L., Keswani, R. N.,... Sundar, H. (2016). Câncer gástrico, versão 3.2016, Diretrizes de prática clínica em oncologia da NCCN. Jornal da Rede Nacional Abrangente do Câncer, 14(10), 1286-1312. doi: 10.6004/jnccn.2016.0137

Problema

O câncer gástrico, também conhecido como câncer de estômago, persiste como um dos principais culpados pela mortalidade relacionada ao câncer em todo o mundo. O reconhecimento geralmente ocorre nos estágios posteriores porque os sintomas iniciais são confusos, juntamente com os desafios inerentes à identificação de lesões pré-cancerosas usando abordagens diagnósticas convencionais. A abrangência desse grave problema de saúde ficou evidente em 2020, com uma incidência estimada de 1.089.103 novos casos, juntamente com 768.793 mortes atribuíveis ao câncer gástrico (1) (2). Soma-se a essa preocupação a incidência notavelmente alta de condições pré-cancerosas em pessoas com fatores de risco conhecidos, exigindo o desenvolvimento e a implementação de técnicas de diagnóstico mais eficazes e geralmente acessíveis (3) (4).

Tamanho do problema

  • O câncer gástrico é frequentemente reconhecido em estágios posteriores devido aos sintomas iniciais confusos e aos desafios na identificação de lesões pré-cancerosas.
  • Em 2020, houve uma estimativa de 1.089.103 novos casos e 768.793 mortes por câncer gástrico.
  • Há uma alta incidência de condições pré-cancerosas em pessoas com fatores de risco conhecidos, necessitando de melhores técnicas de diagnóstico.

Solução

GastricHealthAI, ferramenta para ajudar médicos fornecendo conselhos em tempo real para câncer gástrico com base em pesquisas atuais e diretrizes clínicas.

Custo de oportunidade


Impacto


Fontes de dados

A GastricHealthAI usa uma diretriz clínica da National Comprehensive Cancer Network (NCCN) (5). Esta diretriz fornece recomendações baseadas em evidências que informam as avaliações de risco e as sugestões de diagnóstico do participante.


Referências

  1. Sung H, Ferlay J, Siegel RL, Laversanne M, Soerjomataram I, Jemal A, Bray F. Estatísticas globais do câncer 2020: estimativas da GLOBOCAN de incidência e mortalidade em todo o mundo para 36 cânceres em 185 países. CA Cancer J Clin. Maio de 2021; 71 (3): 209-249. doi: 10.3322/caac.21660. Epub 4 de fevereiro de 2021. PMID: 33538338.
  2. Pannala R, Krishnan K, Melson J, Parsi MA, Schulman AR, Sullivan S, Trikudanathan G, Trindade AJ, Watson RR, Maple JT, Lichtenstein DR. Inteligência artificial em endoscopia gastrointestinal. VideoGIE. 9 de novembro de 2020; 5 (12): 598-613. doi: 10.1016/j.vgie.2020.08.013. PMID: 33319126; PMCID: PMC7732722.
  3. Lee J, Lee H, Chung J. W. O papel da inteligência artificial no câncer gástrico: perspectivas cirúrgicas e terapêuticas: uma revisão abrangente. J Gastric Cancer. 2023 de julho; 23 (3): 375-387. doi: 10.5230/jgc.2023.23.e31. PMID: 37553126; PMCID: PMC10412973.
  4. Zhu SL, Dong J, Zhang C, Huang YB, Pan W. Aplicação do aprendizado de máquina no diagnóstico do câncer gástrico com base em características não invasivas. PLoS One. 31 de dezembro de 2020; 15 (12): e0244869. doi: 10.1371/journal.pone.0244869. PMID: 33382829; PMCID: PMC7775073.
  5. Ajani, J. A., D'Amico, T. A., Almhanna, K., Bentrem, D. J., Chao, J., Das, P., Denlinger, C. S., Fanta, P., Farjah, F., Fuchs, C. S., Gerdes, H., Gibson, M., Glasgow, R. E., Hayman, J. A., Hochwald, S. N., Hofwald Stetter, W. L., Ilson, D. H., Jaroszewski, D., Johung, K. L., Keswani, R. N.,... Sundar, H. (2016). Câncer gástrico, versão 3.2016, Diretrizes de prática clínica em oncologia da NCCN. Jornal da Rede Nacional Abrangente do Câncer, 14(10), 1286-1312. doi: 10.6004/jnccn.2016.0137

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