A aprendizagem de máquina poderia revolucionar como tratamos a trombocitopenia imunológica?

A ausência de biomarcadores confiáveis na trombocitopenia imunológica (ITP) complica a escolha de tratamento, necessitando de uma abordagem de tentativa e erro. A aprendizagem de máquina (ML) possui potencial para transformar o tratamento da ITP ao analisar dados complexos para identificar fatores preditivos, conforme demonstrado pelo estudo de Xu et al. que desenvolveu modelos baseados em ML para prever respostas a corticosteroides, rituximabe e agonistas do receptor de trombopoietina. No entanto, esses modelos requerem validação externa antes de poderem ser adotados na prática clínica. Comentário sobre: Xu et al. Um novo modelo de pontuação para prever eficácia e orientar tratamento individualizado na trombocitopenia imunológica. Br J Haematol 2024; 205:1108-1120.