Estudo com mais de 80 mil pessoas do sexo feminino encontrou resultados que apontam benefícios no uso da IA nas mamografias

A Inteligêncial Artificial (IA) pode ajudar no rastreamento eficiente e seguro do câncer de mama e reduzir o trabalho de radiologistas na mamografia, segundo estudo publicado nesta quarta-feira (2). O destaque da pesquisa foi a detecção de 20% mais casos nas leituras feitas pela IA em comparação com os profissionais.

No Brasil, o diagnóstico precoce de câncer de mama já está recebendo auxílio da tecnologia. Um estudo desenvolvido na Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) une exames de sangue de rotina e Inteligência Artificial para detectar precocemente a doença.

Como foi feito o estudo?

Publicado no The Lancet Oncology, o estudo Leitura de exames com auxílio de Inteligência Artificial versus leitura dupla padrão no test de Exame de Mamografia com Inteligência Artificial: uma análise de segurança clínica de um estudo de precisão de triagem randômico, controlado, sem inferioridade e de leitura única teve o objetivo de avaliar a segurança clínica na leitura de exames com a ajuda da IA.

A pesquisa consultou 80.033 mulheres com idades entre 40 e 80 anos, no período de abril de 2021 e julho de 2022. As participantes foram direcionadas aleatoriamente para leitura dupla de exames com radiologistas ou leitura única com o sistema de IA (Trasnpara versão 1.7.0). 

Resultados

Foram 46.345 mamografias lidas pela Inteligência Artificial em 39.996 pacientes, sendo 244 detecções de câncer de mama. Já o procedimento padrão, realizado pelos profissionais, fez 83.231 leituras em 40.024 participantes, com diagnóstico cancerígeno em 203. A taxa de detecção de câncer nos exames foi 20% maior com o auxílio da IA do que sem, no caso dos radiologistas.

O trabalho redobrado também pode ser evitado com a implementação da tecnologia. A quantidade de análises de exames de mamografia foi reduzida em 44,3% com a leitura única executada pela IA, em comparação com o da leitura dupla dos profissionais.

O sistema ainda elencou os exames com atribuições numéricas (1 a 10) do risco de malignidade do câncer, sendo 10 o maior risco. Aqueles que apresentavam a nota máxima eram passados para releitura, com baixa taxa de erro. Contudo, os resultados não são suficientes para implementar a IA na triagem da mamografia, diz a autora Kristina Lang.

Fonte: Revista Fórum