Ginecologista analisa tecnologia no diagnóstico de endometriose

A endometriose, uma doença inflamatória crônica que afeta entre 6% a 10% das mulheres em idade reprodutiva, vive um momento de virada no Brasil. Caracterizada pela presença de tecido semelhante ao endométrio fora do útero — em órgãos como ovários, intestinos e bexiga — a condição é conhecida por causar dores incapacitantes e ser uma das principais causas de infertilidade.

Historicamente marcada pelo diagnóstico tardio, a endometriose tem sido alvo de um esforço conjunto entre conscientização pública e avanço tecnológico. No Sistema Único de Saúde (SUS), os números revelam uma busca crescente por ajuda: os atendimentos na atenção primária saltaram de 82.693 em 2022 para uma estimativa de 145.744 em 2024, um aumento de 76,24%.

Para o Dr. Marcos Maia, ginecologista especialista em cirurgia minimamente invasiva, esse fenômeno não indica um avanço da patologia, mas sim uma vitória da informação. “Não acho que a doença esteja avançando. Na verdade, ela não era diagnosticada anteriormente. O que vemos agora é que a tecnologia está chegando para todos na rede pública”, explica o Dr. Marcos Maia.

O papel da Inteligência Artificial e dos dados

Um dos maiores desafios da endometriose sempre foi o tempo de espera até a confirmação, que pode levar anos. Agora, a tecnologia de dados surge como uma aliada para identificar “bandeiras vermelhas” precocemente. A interligação de prontuários eletrônicos permite que o sistema identifique padrões de sintomas que passariam despercebidos em consultas isoladas.

De acordo com o Dr. Marcos Maia, se uma paciente relata dores pélvicas recorrentes e desconforto na relação sexual em diferentes idas ao pronto-socorro, o sistema pode emitir um alerta. “Poderíamos gerar um aviso para suspeitarmos de endometriose. Isso já acontece hoje em alguns hospitais com protocolos de atendimento: quando a paciente apresenta dor pélvica crônica, o protocolo já sugere o exame adequado”, afirma o médico.

Além da gestão de dados, a Inteligência Artificial (IA) baseada em deep learning já alcança acurácia entre 89% e 93% na interpretação de exames de imagem. Embora o Dr. Marcos Maia classifique o uso da IA como ainda “embrionário”, ele destaca seu potencial para padronizar laudos e auxiliar radiologistas que não são ultraespecialistas na área.

Precisão cirurgica no tratamento de endometriose 

O manejo da doença evoluiu para uma abordagem multidisciplinar que prioriza a qualidade de vida. Na linha de frente terapêutica, o SUS oferece opções como o DIU-LNG e o desogestrel, além da chegada de novos medicamentos orais, como os antagonistas de GnRH, que bloqueiam os estímulos hormonais que alimentam a endometriose.

Quando o tratamento clínico não é suficiente, a cirurgia minimamente invasiva entra em cena. A plataforma robótica, embora ainda em expansão no Brasil, oferece uma precisão que a mão humana dificilmente alcança sozinha, sendo vital para a preservação da fertilidade. O Dr. Marcos Maia ressalta, contudo, que a tecnologia deve somar, não excluir.

“A plataforma robótica veio para ficar. Com ela, você tem menos lesão tecidual. Mas não podemos deixar de operar uma paciente porque não há robô disponível. A laparoscopia resolve muitos casos também”, pontua o Dr. Marcos Maia.

O fator humano é a base de Tudo

Apesar de toda a tecnologia de ponta, o diagnóstico de endometriose continua dependendo da sensibilidade clínica. O Dr. Marcos Maia defende que algoritmos e robôs não substituem o exame físico minucioso e o acolhimento da paciente.

“Os algoritmos são extremamente importantes, mas não substituem uma boa história clínica e um exame físico adequado. Pelo toque vaginal, sabemos o tamanho da lesão e fazemos um estadiamento. O exame complementar com o algoritmo vem para dar mais segurança e conforto para a paciente”, conclui o especialista.

A mensagem para 2026 é clara: a tecnologia está encurtando caminhos, mas a conscientização de que a dor intensa não deve ser normalizada continua sendo a ferramenta mais poderosa para salvar o bem-estar e a fertilidade de milhões de mulheres.