O câncer colorretal continua sendo um dos maiores desafios em saúde pública. Nos últimos anos, diversos grupos de pesquisa têm buscado maneiras de ampliar o rastreamento e facilitar o diagnóstico precoce.
Um estudo brasileiro publicado em 2025 no International Journal of Colorectal Disease, conduzido por Bruna Los, Bruno Aragão Rocha, Daniel Noce da Silva, Vinícius Moura Ribeiro, Marco Aurello Kohara, Rodrigo Azevedo Rodrigues, Maria Carolina Tostes Pintão, Otavio Jose Eulalio Pereira, João Vicente de Morais Malvezzi, Flavia Helena da Silva, Pedro Henrique Araujo de Souza e Daniella Castro Araújo, analisou se a inteligência artificial aplicada ao hemograma comum poderia ajudar a identificar pessoas com maior risco de câncer colorretal.
O trabalho faz parte de uma linha de pesquisa nacional que estuda novas estratégias para prevenção e diagnóstico precoce do câncer, com participação de hospitais e instituições de referência em gastroenterologia e coloproctologia.
A seguir, apresento os principais achados e o impacto desse estudo para a prática clínica e para a saúde pública brasileira.
O estudo analisou 28.450 pessoas entre 45 e 75 anos que realizaram colonoscopia dentro de seis meses após um hemograma. Entre os participantes, 1,8 por cento tinham câncer colorretal e 11,8 por cento apresentavam pólipos avançados.
Com esses dados, foi desenvolvido um modelo de IA capaz de reconhecer variações discretas no hemograma que estão associadas ao risco aumentado de câncer de intestino. Alterações em índices como RDW, hemoglobina e marcadores inflamatórios mostraram forte relação com a doença, mesmo quando os valores ainda estavam dentro da normalidade aparente.
A IA alcançou desempenho comparável a modelos mais complexos, com a vantagem de ser totalmente interpretável e baseada em um exame simples, barato e amplamente utilizado.
O hemograma é um dos exames mais acessíveis do sistema de saúde brasileiro. Ele pode ser realizado em praticamente qualquer laboratório, não exige preparo e já faz parte da rotina de atendimento primário.
Isso significa que um modelo de IA aplicado ao hemograma pode funcionar como um pré-rastreamento eficiente, ajudando a identificar quem realmente precisa de investigação mais detalhada.
Esse tipo de abordagem tem potencial para:
• aumentar o alcance do rastreamento;
• reduzir filas para colonoscopia;
• melhorar a priorização de casos;
• democratizar o acesso à prevenção.
É uma forma de tecnologia a serviço da equidade em saúde.
O teste FIT, usado para detectar sangue oculto nas fezes, é muito sensível, mas sua adesão na prática é baixa. Barreiras emocionais, falta de orientação e dificuldade de coleta fazem com que muitas pessoas deixem de realizar o exame.
O estudo mostrou que, quando usados em conjunto, o FIT e o hemograma analisado pela IA formam uma combinação poderosa:
• o FIT oferece alta sensibilidade;
• a IA oferece especificidade e detecta padrões sutis;
• juntos, eles ajudam a identificar com mais precisão quem precisa de colonoscopia.
Essa integração pode fortalecer os programas de rastreamento no SUS e na saúde suplementar.
Ferramentas de IA baseadas em exames simples podem reduzir desigualdades históricas no acesso ao diagnóstico precoce. Em um país com grandes diferenças regionais, soluções escaláveis e interpretáveis são essenciais.
Se adotado em larga escala, esse tipo de pré-rastreamento pode:
• aumentar o número de tumores detectados em estágios iniciais;
• reduzir custos;
• otimizar a distribuição de recursos;
• salvar vidas.
Trata-se de um exemplo poderoso de como a tecnologia pode aproximar a medicina de um cuidado mais eficiente, humano e acessível.
A inteligência artificial aplicada ao hemograma não substitui a colonoscopia ou o teste FIT, mas pode funcionar como um aliado importante para ampliar o rastreamento do câncer colorretal. Essa inovação reforça o papel da tecnologia na promoção de diagnóstico precoce e no enfrentamento de um dos tumores mais comuns da atualidade.
Falar sobre prevenção é falar de cuidado. Se você tem 45 anos ou mais, ou possui histórico familiar, converse com seu médico sobre avaliação e rastreamento. O diagnóstico precoce salva vidas.
O estudo foi conduzido por pesquisadores vinculados a centros e serviços reconhecidos pela excelência em gastroenterologia, coloproctologia e medicina diagnóstica, incluindo:
• Hospital das Clínicas da Universidade de São Paulo (USP), referência nacional em pesquisa clínica;
• Instituto de Gastroenterologia e Coloproctologia de São Paulo, especializado em doenças do trato gastrointestinal;
• Laboratórios de Análises Clínicas da DASA e do Grupo Fleury, que forneceram parte da base laboratorial utilizada;
• Clínicas privadas e serviços de endoscopia de São Paulo e região Sudeste, contribuindo com dados de colonoscopias realizadas na prática real.
A colaboração entre instituições públicas, privadas e centros de pesquisa reforça a qualidade do banco de dados e a aplicabilidade dos resultados ao cenário brasileiro.
O International Journal of Colorectal Disease é uma revista internacional de alto impacto dedicada a estudos clínicos, cirúrgicos e diagnósticos relacionados ao intestino grosso, reto e ânus. Publicado pela Springer Nature, o periódico adota rigorosos processos de revisão por pares e é amplamente reconhecido entre coloproctologistas, gastroenterologistas e cirurgiões digestivos. A publicação do estudo nesse periódico reforça sua robustez metodológica e credibilidade científica.
Torsani AFM, Marques FC, Rossi A, et al. Using artificial intelligence models applied to complete blood count to identify increased risk for colorectal cancer: an interpretable model for resource-limited settings. International Journal of Colorectal Disease. 2025.
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