Para o diagnóstico precoce do câncer de mama, é preciso fazer regularmente a mamografia. Esse exame é indicado para mulheres a partir dos 50 anos, com algumas exceções. Por ser bastante solicitado, as análises podem sobrecarregar os responsáveis pelos resultados, mas, agora, um estudo dinamarquês revela que a Inteligência Artificial (IA)
pode facilitar esse processo, reduzindo os falsos positivos.

Publicado na revista Radiology
, o novo estudo indica os benefícios da análise das mamografias feita pelos radiologistas, com apoio da IA. Por enquanto, nenhuma tecnologia
tem autonomia para indicar qual mulher está ou não com um possível quadro de câncer de mama
.

“Acreditamos que a IA tem potencial para melhorar o desempenho do rastreio”, afirma Andreas Lauritzen, pesquisador da Universidade de Copenhague e um dos autores do estudo, em nota.

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Câncer de mama

Por ano, são feitos 73,5 mil diagnósticos de câncer de mama
no Brasil, segundo o Instituto Nacional do Câncer (INCA). Desse total, são notificadas 18,3 mil mortes em decorrência do tumor.

Para reverter esse cenário, uma das principais medidas é o diagnóstico precoce feito com mamografias regulares, o que pode ser facilitado pela incorporação da IA.

IA potencializa mamografia

“O rastreio populacional com mamografia reduz a mortalidade do câncer da mama, mas impõe uma carga de trabalho substancial aos radiologistas, que têm de ler um grande número de mamografias”, pontua o cientista Lauritzen.

Aqui, a ideia é simplificar o processo de checagem dos exames de mamografia, permitindo um aumento no número de análise. Em tese, isso vai baratear os processos e também pode aumentar a cobertura desses exames, incluindo mais mulheres no rastreio, o que é especialmente importante em regiões com poucos recursos financeiros.

Comparação revela menor risco de falso positivo

Antes da implementação do sistema de IA no hospital dinamarquês, os exames eram lidos por dois radiologistas
. Se houvesse consenso na interpretação e o resultado fosse de risco, a paciente seria encaminhada para a realização de novos exames, como uma biópsia. Se os especialistas discordassem, um terceiro radiologista era chamado para debater a questão.

Com o uso da IA, o sistema consegue determinar quais triagens podem receber uma única leitura, ou seja, aqueles exames em que não têm nenhuma alteração de potencial risco. Em paralelo, ele também determina quais mamografias deveriam ser interpretadas por dois especialistas, além da “opinião” da IA.

Em comparação com o rastreio sem IA, o rastreio com IA detectou significativamente mais casos de câncer da mama (0,82% versus 0,7%) e teve uma taxa de falsos positivos mais baixa (1,63% versus 2,39%).

Vale destacar que, em caso de um falso positivo, há elevados níveis de ansiedade e também pode gerar uma demanda por inúmeros exames desnecessários. Até se confirmar de que não há risco de câncer de mama, há uma longa trajetória.

“Todos os indicadores de desempenho de triagem melhoraram, exceto a taxa de linfonodos negativos, que não mostrou nenhuma evidência de mudança”, comenta Lauritzen. Então, esta é uma forma de melhorar o trabalho dos radiologistas, poupando recursos, segundo os autores.

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