A inteligência artificial desenvolvida por pesquisadores do A.C.Camargo Cancer Center prevê o risco de hipocalcemia transitória em pacientes submetidos à cirurgia de retirada total da tireoide. O sistema calcula a probabilidade individual da queda nos níveis de cálcio no sangue ao cruzar dados clínicos e pós-operatórios, indicando diretamente aos médicos quais variáveis influenciaram o resultado.

O cirurgião de cabeça e pescoço Genival Barbosa de Carvalho, médico oncologista da instituição e coautor do trabalho, destacou os impactos dessa complicação no pós-operatório: “É uma condição potencialmente grave, que piora muito a experiência do paciente, aumenta o tempo de internação, a necessidade de medicamentos e os custos do tratamento”.

Como a inteligência artificial calcula o risco após a tireoidectomia?

A ferramenta foi estruturada a partir do aprendizado de máquina explicável, modelo computacional que evita o funcionamento em formato de sistema fechado e detalha as razões de cada estimativa clínica gerada pela equipe médica. Em vez de avaliar apenas marcadores pontuais isolados, a tecnologia examina o histórico cirúrgico, características individuais do paciente e parâmetros laboratoriais obtidos logo após a conclusão da intervenção hospitalar.

“O PTH é um indicador importante, mas esse exame sozinho não captura toda a complexidade do risco. O diferencial do aprendizado de máquina é conseguir integrar essa informação a diversas outras variáveis e analisar as relações entre elas. Em nosso estudo, à medida que novas informações eram incorporadas ao longo da jornada do paciente, a capacidade do modelo de distinguir o risco de desenvolver hipocalcemia aumentava”, afirmou Israel Tojal da Silva, cientista da computação, coordenador do Laboratório de Bioinformática do A.C.Camargo Cancer Center e autor sênior do estudo.

A abordagem visa solucionar uma das principais barreiras na adoção de algoritmos em centros cirúrgicos, que é a falta de transparência nos diagnósticos automáticos. A tecnologia quebra essa resistência: “Existe a ideia de que a IA funciona como uma caixa-preta, porque nem sempre sabemos como ela chegou a determinado resultado. Nesse caso, nós conseguimos mostrar quais fatores mais pesaram naquela avaliação de risco do paciente”.

Histórico de 10 anos de prontuários embasou a criação do modelo

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A pesquisa começou com o levantamento de dados clínicos retrospectivos acumulados entre 2014 e 2024 no centro oncológico localizado em São Paulo. O levantamento de registros hospitalares de 7.066 pacientes operados serviu como base primária para treinar os algoritmos e calibrar os padrões estatísticos da hipocalcemia transitória ao longo de uma década completa de atendimentos cirúrgicos continuados.

O trabalho recebeu apoio financeiro da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) e teve o artigo científico “Artificial intelligence for predicting transient hypocalcemia after total thyroidectomy” publicado em 1 de maio de 2026 na revista científica Scientific Reports, do portfólio Nature. Na segunda-feira (5), a Agência FAPESP detalhou o funcionamento da solução tecnológica aplicada à rotina dos profissionais de saúde.

Após a etapa inicial com dados antigos, a metodologia foi posta à prova em uma coorte prospectiva composta por 149 novos pacientes operados na instituição. Desse grupo de controle em tempo real, 31 pessoas desenvolveram a queda passageira de cálcio. A inteligência artificial conseguiu identificar com precisão os perfis suscetíveis à alteração metabólica antes da manifestação de sinais clínicos evidentes.

Dados da pesquisa sobre tireoide no A.C.Camargo Cancer Center

• Base de treinamento retrospectivo: 7.066 prontuários eletrônicos de pacientes atendidos entre 2014 e 2024
• Grupo prospectivo de validação real: 149 pacientes submetidos à cirurgia na unidade médica
• Casos de complicação confirmados no teste: 31 pacientes desenvolveram a condição metabólica
• Incidência geral na literatura médica: 15% a 40% dos casos de retirada completa da glândula
• Financiamento institucional: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Fatores cirúrgicos e laboratoriais analisados pela plataforma

A hipocalcemia transitória não decorre da retirada da glândula tireoide, mas sim da manipulação das paratireoides, quatro estruturas glandulares responsáveis pela síntese do paratormônio (PTH), hormônio que controla a quantidade de cálcio na circulação sanguínea. A disfunção temporária dessas estruturas provoca sintomas como formigamentos nas extremidades, cãibras musculares, náuseas, vômitos e, nos quadros severos, arritmias cardíacas e crises convulsivas, exigindo administração de sais de cálcio e vitamina D.

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A prática clínica enfrenta dificuldades quando os exames indicam queda hormonal, mas o paciente não apresenta qualquer manifestação externa. Cerca de 30% das pessoas operadas exibem níveis baixos de PTH no pós-operatório sem desenvolver sintomas posteriores, o que gera incerteza sobre a administração preventiva de medicação.

“Quando acaba a cirurgia, temos três cenários. Há o paciente com exame alterado e sintomas, que sem dúvida precisa ser tratado. No outro extremo, há aquele com exame normal e sem sintomas, que não precisa fazer nada. O problema é o grupo do meio: o paciente está ótimo, não sente nada, mas o exame está alterado. Aí você não sabe se dá o remédio ou não. É nesse grupo que a ferramenta pode ajudar a indicar quem tem maior risco e precisa tratar e quem pode ser poupado”, declarou Genival Barbosa de Carvalho.

Além da dosagem de PTH, o algoritmo identificou outras variáveis com impacto no risco de complicação: a realização de esvaziamento cervical bilateral, procedimento que remove linfonodos do pescoço; a duração total da cirurgia; o horário de início do procedimento cirúrgico; e a carga de trabalho do cirurgião responsável. Esses elementos refletem a complexidade do ato operatório, sem significar causalidade direta.

Validação externa e etapas para distribuição gratuita

A tecnologia foi convertida em uma plataforma web funcional, na qual as equipes médicas inserem os dados pós-operatórios para receber instantaneamente o percentual de risco ajustado a cada leito. A inovação teve pedido de patente depositado junto aos órgãos competentes pelo grupo de pesquisadores.

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“Ao conseguirmos antecipar o risco de uma complicação, podemos planejar melhor o cuidado de cada paciente, direcionando as intervenções para quem realmente precisa. Isso pode melhorar a experiência do paciente e contribuir para uma recuperação mais segura e eficiente”, explicou Israel Tojal da Silva sobre o uso hospitalar da ferramenta.

A data exata em que o software será liberado publicamente para outros hospitais ainda depende da conclusão de testes multicêntricos externos, visto que todos os indivíduos analisados até agora pertenciam ao mesmo hospital paulista. “A ideia agora é disponibilizar e validar em outra série”, afirmou Genival Barbosa de Carvalho sobre o plano de ofertar o sistema sem custos para outras unidades hospitalares após a fase de testes adicionais.