IA poderá ser a resposta eficaz e mais rápida para a deteção de cancro da mama

Um estudo publicado recentemente na revista Lancet Oncology revela que a utilização de Inteligência Artificial no rastreio de cancro por mamografia pode reduzir com segurança a carga de trabalho do radiologista quase pela metade, sem risco de aumentar resultados falso-positivos.

O estudo descobriu que as recomendações da IA ​​estavam de acordo com as de dois radiologistas que trabalharam juntos. No estudo é descrito que a imagem de mamografia apoiada por IA resultou numa taxa de deteção de cancro semelhante, em comparação com a leitura dupla padrão, com uma carga de trabalho de leitura de ecrã substancialmente menor, indicando que o uso de IA no rastreio da mamografia é seguro.

O estudo foi realizado por uma equipa de investigação da Universidade de Lund, na Suécia, e acompanhou 80.033 mulheres suecas (idade média de 54 anos) por pouco mais de um ano em 2021-2022.

Dos 39.996 pacientes que foram aleatoriamente designados para exames de cancro de mama com IA, 28% ou 244 testes tiveram como avaliação cancros detetados no ecrã. Dos outros 40.024 pacientes que receberam exames convencionais de cancro, apenas 25%, ou 203 testes, tiveram como avaliação a deteção de cancro.

Desses 41 cancros extras detetados pelo lado da IA, 19 acabaram por ser avaliados como invasivos. Tanto as triagens com IA quanto as convencionais tiveram uma taxa de falsos positivos de 1,5%. O mais impressionante é que os radiologistas do lado da IA ​​tiveram que analisar 36.886 registo a menos do que os seus colegas, uma redução de 44% na sua carga de trabalho.

A autora principal, Dra. Kristina Lång, alertou em comunicado:

Ainda precisamos entender as implicações nos resultados dos pacientes, especialmente se a combinação da experiência dos radiologistas com a IA pode ajudar a detetar cancros que muitas vezes não são detetados pela triagem tradicional, bem como a custo-benefício da tecnologia

Contudo, estes resultados provisórios são promissores e devem ser usados ​​para informar novos ensaios e avaliações baseadas em programas de IA para lidar com a pronunciada escassez de radiologistas em muitos países, mas eles não são suficientes por si só para confirmar que a IA está pronta para ser implementada na triagem de mamografia.