Jennifer Mancio, uma investigadora portuguesa da Faculdade de Medicina da Universidade do Porto (FMUP), foi a vencedora da Bolsa CUF D. Manuel de Mello, no valor de 100 mil euros. O objectivo é «premiar jovens médicos que desenvolvam projectos de investigação clínica, no âmbito das Unidades de Investigação e Desenvolvimento das Faculdades de Medicina portuguesas».
Esta bolsa, que tem uma periodicidade bienal, foi criada em 2007 pela CUF e pela Fundação Amélia da Silva de Mello foi entregue a Jennifer Mancio por um projecto que usa algoritmos de inteligência artificial para despistar doença coronária, o ‘SAFE-CT: Exclusão de Doença Coronária Utilizando Inteligência Artificial na Tomografia Computadorizada sem Contraste’.
A solução da investigadora da Faculdade de Medicina da Universidade do Porto, que também é cardiologista e professora assistente de Fisiologia Cardiovascular na mesma instituição, promete poupar tempo na identificação de anomalias no coração.
«Em caso de suspeita de doença coronária, está recomendada a realização de uma angiografia coronária por tomografia computadorizada (Angio TC), que implica a administração de contraste iodado e dose acrescida de radiação ionizante», explica a FMUP. Contudo, números apurados por Jennifer Mancio durante o seu estudo, mostram que «35% dos 929 doentes» que fizeram este exame «não apresentaram qualquer doença coronária e, portanto, não beneficiaram da realização» da Angio TC.
É aqui que entra o SAFE-CT, o projecto vencedor da Bolsa CUF D. Manuel de Mello: ser uma alternativa mais segura ao diagnóstico de doença coronária, poupando tempo aos hospitais, aos profissionais de saúde e aos próprios pacientes. Ao contrário do procedimento actual, a proposta de Jennifer Mancio é uma tomografia computadorizada com «baixa radiação e sem contraste», ajudada com IA.
«O algoritmo irá indicar o risco individual de doença coronária e ajudará a decidir se o encaminhamento do doente para um hospital central, com Angio TC, é realmente necessário», diz a cardiologista, que resume as vantagens do seu projecto:
«É fundamental encontrar uma estratégia personalizada para seleccionar os doentes que efectivamente necessitam deste tipo de exame, evitando assim uma exposição desnecessária à radiação ionizante e ao contraste – e, simultaneamente, a sobrecarga do sistema de saúde».
Este é a segunda distinção, em pouco menos de um ano, para Jennifer Mancio: em Março do ano passado ganhou o prémio AIDFM-CETERA 2023 para o Melhor Artigo Científico na área cardiovascular, sobre o recurso a IA para «identificar o risco individual de fibrilação auricular (FA) no pós-operatório de cirurgia cardíaca».
