RASTREAMENTO POPULACIONAL E GRUPOS DE RISCO PARA CÂNCER DA PELE
Minha apresentação no II SIMPÓSIO INTERNACIONAL DE ONCOLOGIA CUTÂNEA DO HOSPITAL SÍRIO LIBANÊS, foi sobre COMO IDENTIFICAR PRECOCEMENTE O CÂNCER DA PELE, especialmente na população de maior risco e relacionadas ao melanoma, câncer da pele da maior agressividade e letalidade.
Esta palestra foi baseada em um trabalho excepcional que está sendo implantado no Estado Norte Americano do Oregon, pela equipe da Dra. Sancy Leachman, que gentilmente me disponibilizou algumas imagens aqui apresentadas.
imagem cortesia dra Sancy Leachman
Trata-se do programa: GUERRA AO MELANOMA – WAR ON MELANOMA.
- OBJETIVO: diagnosticar toda lesão potencial para melanoma e tratar antes que este possa matar
- Baseada no princípio de que a DETECÇÃO PRECOCE DIMINUI A MORTALIDADE e TAMBÉM O MORBIDADE (sofrimento), através deste programa, a Dra. Leachman pretende reduzir à metade a mortalidade do melanoma no seu Estado e depois reproduzir este modelo para todo os EUA e até outros países.
- Trata-se de um engajamento comunitário de voluntários, portadores de melanoma, parentes, indivíduos sem relação direta com a doença, médicos, Instituições de saúde e provedores financeiros.
- Foram feitas Campanhas em escolas, parques, atividades lúdico-esportivas, festivais, rastreamento da doença diretamente por equipes médicas e até um aplicativo disponível para IOS e Andróide: o Mole Mapper, com a população participando diretamente neste esforço de educação médico-sanitária e diagnóstico.
- Através da educação coletiva e campanhas de detecção, a população em geral e populações de risco para melanoma são investigadas clinicamente e por modernos métodos de imagem da pele com a finalidade e promover o diagnóstico precoce do melanoma e seu tratamento.
- Um recurso excepcional é o já mencionado aplicativo Mole Mapper, disponível gratuitamente, onde a população pode identificar e fotografar “pintas” suspeitas para melanoma e enviar para centros diagnósticos otimizando a abordagem médica.
- Todos estes recursos tecnológicos são compilados em uma base de dados para também aprimorar através de inteligência artificial (“deep learning”) um programa que talvez possa de maneira autônoma contribuir com esta difícil tarefa.
Thanks Dr. Sancy Leachman ! Congrats!
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