Primeiro modelo brasileiro de machine learning para identificação de portadores de mutações germinativas em genes associados ao câncer de mama e ovário hereditário, integrado ao SUS/SISCAN.
Processamento avançado de marcadores moleculares tumorais e história familiar detalhada.
Software em português integrado ao SISCAN para uso em todo território nacional.
Modelo preditivo baseado em algoritmos de machine learning que supera modelos internacionais como BRCAPRO, Tyrer-Cuzick e BOADICEA.
História pessoal, história familiar detalhada e marcadores moleculares tumorais.
Estudo retrospectivo de prontuários de pacientes do Hospital São Marcos-PI.
Algoritmos de IA treinados com dados clínicos e marcadores moleculares.
Teste em 1.000 pacientes com diagnóstico molecular confirmado.
Software em português integrado ao SISCAN para uso nacional.
Projeto desenvolvido com base nas diretrizes ASCO (1996) e NCCN para identificação de indivíduos com 10% ou mais de probabilidade de mutação nos genes BRCA1/BRCA2.
Validação clínica em pacientes com câncer de mama diagnosticado.
Oferta de teste genético para pacientes com alto risco preditivo.
Software integrado ao SISCAN para disponibilização nacional.
Aprovado na Câmara dos Deputados: mapeamento genético pelo SUS.
Oncologista molecular especializado em câncer hereditário e genética clínica.
Especialista em machine learning e bioinformática aplicada à oncogenética.
Parceiro principal para validação clínica e análise epidemiológica.
Colaboração para validação do modelo em pacientes diagnosticados.
Apoio institucional e infraestrutura de pesquisa.