A.C.Camargo cria IA que prevê hipocalcemia após cirurgia na tireoide

Um algoritmo desenvolvido por pesquisadores do A.C.Camargo Cancer Center, em São Paulo, estima a chance de cada paciente ter queda passageira de cálcio no sangue depois da retirada total da tireoide. O sistema indica ao médico quais variáveis mais influenciaram cada resultado, o que permite ver o motivo da estimativa e não apenas o número final.

O cirurgião de cabeça e pescoço e médico oncologista Genival Barbosa de Carvalho, coautor do trabalho, descreveu a gravidade da complicação. Segundo ele, “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”.

Siga o Mix Vale no Google e veja nossas notícias primeiro

Como o modelo chega à probabilidade de cada paciente

A ferramenta foi construída com aprendizado de máquina explicável, um tipo de modelo computacional que não funciona como sistema fechado. Ele detalha as razões de cada estimativa gerada para a equipe médica. Em vez de olhar um único marcador, o sistema examina o histórico cirúrgico, as características individuais do paciente e os parâmetros laboratoriais colhidos logo após a intervenção.

Israel Tojal da Silva, cientista da computação, coordenador do Laboratório de Bioinformática do A.C.Camargo Cancer Center e autor sênior do estudo, explicou por que o modelo vai além de um exame isolado. Para ele, “o PTH é um indicador importante, mas esse exame sozinho não captura toda a complexidade do risco”. Segundo o pesquisador, “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”.

Uma das barreiras para o uso de algoritmos em centros cirúrgicos é a falta de transparência dos diagnósticos automáticos. Silva afirmou que “existe a ideia de que a IA funciona como uma caixa-preta, porque nem sempre sabemos como ela chegou a determinado resultado”. Na avaliação dele, a ferramenta responde a essa crítica ao mostrar “quais fatores mais pesaram naquela avaliação de risco do paciente”.

Dez anos de prontuários serviram de base ao treinamento

A pesquisa começou com dados clínicos retrospectivos acumulados entre 2014 e 2024 no centro oncológico paulista. Os registros hospitalares de 7.066 pacientes operados foram usados para treinar os algoritmos e calibrar os padrões estatísticos da hipocalcemia transitória ao longo de uma década de atendimentos cirúrgicos.

O trabalho recebeu apoio financeiro da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP). Em 1 de maio de 2026, o artigo científico foi publicado na revista Scientific Reports, do grupo Nature, com o título “Artificial intelligence for predicting transient hypocalcemia after total thyroidectomy”, em tradução livre “Inteligência artificial para prever hipocalcemia transitória após tireoidectomia total”. Em 5 de outubro de 2026, a Agência FAPESP detalhou o funcionamento da solução aplicada à rotina dos profissionais de saúde.

Depois da fase com prontuários antigos, o método foi testado em uma coorte prospectiva de 149 pacientes operados na própria instituição. Dessa população acompanhada em tempo real, 31 pessoas tiveram a queda passageira de cálcio. Segundo os pesquisadores, a inteligência artificial identificou os perfis suscetíveis antes do aparecimento de sinais clínicos evidentes.

Acompanhe: Samsung testa inteligência artificial para remover reflexos nas câmeras Galaxy

Por que a queda de cálcio acontece depois da operação

A hipocalcemia transitória não decorre da retirada da glândula tireoide em si. Ela resulta da manipulação das paratireoides, quatro estruturas responsáveis pela produção do paratormônio (PTH), hormônio que regula a quantidade de cálcio na circulação sanguínea. Quando essas estruturas ficam temporariamente disfuncionais, surgem formigamentos nas extremidades, cãibras musculares, náuseas e vômitos. Nos quadros severos, podem aparecer arritmias cardíacas e crises convulsivas, e o tratamento exige sais de cálcio e vitamina D.

A incidência geral da complicação na literatura médica fica entre 15% e 40% dos casos de retirada completa da glândula. Outro problema é que cerca de 30% das pessoas operadas apresentam níveis baixos de PTH no pós-operatório sem desenvolver sintomas. Essa situação deixa a equipe sem certeza sobre a necessidade de medicação preventiva.

Carvalho descreveu o dilema clínico com três cenários possíveis. Segundo ele, “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”. Para o médico, “o problema é o grupo do meio: o paciente está ótimo, não sente nada, mas o exame está alterado”. Nesse grupo, a ferramenta pode ajudar a indicar quem tem maior risco e quem pode ser poupado.

Outras variáveis que entram no cálculo do risco

Além da dosagem de PTH, o algoritmo considerou outros fatores ligados à cirurgia. Os pesquisadores afirmam que esses elementos refletem a complexidade do procedimento, embora isso não signifique causalidade direta. Entre as variáveis com impacto no risco estão:

• a realização de esvaziamento cervical bilateral, procedimento que remove linfonodos do pescoço;
• a duração total da cirurgia;
• o horário de início do procedimento;
• a carga de trabalho do cirurgião responsável.

Pacientes que passaram por tireoidectomia e apresentam formigamentos, cãibras ou outros sintomas devem procurar a equipe que os operou.

Leia também: Uso de inteligência artificial atinge 82% dos pacientes com câncer

Plataforma web com patente depositada

A tecnologia foi transformada em uma plataforma web. Nela, as equipes médicas inserem os dados pós-operatórios e recebem, na hora, o percentual de risco ajustado a cada leito. O grupo de pesquisadores depositou pedido de patente junto aos órgãos competentes.

Silva disse que o uso no hospital pode mudar a rotina do cuidado. Segundo ele, “ao conseguirmos antecipar o risco de uma complicação, podemos planejar melhor o cuidado de cada paciente, direcionando as intervenções para quem realmente precisa”. Para o pesquisador, a medida “pode melhorar a experiência do paciente e contribuir para uma recuperação mais segura e eficiente”.

Testes em outros hospitais antes da distribuição gratuita

A data em que o software será liberado para outros hospitais depende da conclusão de testes multicêntricos externos. Até o momento, todos os indivíduos analisados pertencem ao mesmo hospital paulista, o que limita a validação do modelo a uma única instituição.

Carvalho afirmou que o próximo passo é ampliar a validação. Em suas palavras, “a ideia agora é disponibilizar e validar em outra série”. Depois dessa fase adicional de testes, a equipe pretende oferecer o sistema sem custos para outras unidades hospitalares.