Oncologia

Inteligência artificial no rastreamento de câncer de mama

Tempo de leitura: 3 min.

A detecção precoce do câncer de mama é o grande objetivo do rastreio populacional. Hoje, por meio da mamografia de digital é possível reduzirmos de 20% a 35% a mortalidade por câncer de mama. Diversos países implementaram programas de rastreamento do câncer de mama para diagnosticar a doença o mais cedo possível.

Ouça também: Câncer de mama: saiba detalhes com o especialista [podcast]

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Limitações da mamografia e o advento da tomossíntese

As grandes limitações dos programas de screening são a sensibilidade, já que a mamografia deixa passar 20 a 30% de casos de câncer sem diagnosticá-los, como também a especificidade, já que os casos falsos positivos geram repercussões importantes tanto às pacientes, como para a rede de saúde: com mais carga de trabalho e custo.

Mais recentemente, a tomossíntese digital da mama (TDM) demonstrou melhorar as taxas de detecção do rastreamento do câncer de mama em 30-90% em comparação com a mamografia digital (MD). No entanto, a grande questão é que a leitura de um exame de TDM duplica o tempo de leitura para radiologistas, o que pode ser um grande impasse para a inclusão deste exame como uma modalidade de triagem.

Inteligência artificial poderia abreviar horas de trabalho dedicado ao screening

Nos últimos anos, os sistemas de inteligência artificial (IA) têm evoluído rapidamente no campo da imagem mamária, superando o desempenho e o valor clínico da mamografia. Alguns desses sistemas podem detectar automaticamente o câncer de mama em mamografias bidimensionais e imagens de TDM, com um nível de desempenho comparável ao de radiologistas.

No dia 4 de maio de 2021, foi publicado no Radiology, revista da North American Society of Radiology, um artigo avaliando o uso da inteligência artificial (IA) no screening do câncer de mama. O estudo teve como objetivo primário identificar se o IA poderia ser usada auxiliar na detecção do câncer de mama com mamografia digital e tomossíntese digital de mama 

Desenho e método do novo estudo

Foi realizada uma coorte retrospectiva que incluiu 15.986 pacientes que foram submetidas tanto a MD quanto a TDM.

O sistema de IA utilizado neste estudo (Transpara, versão 1.6.0; ScreenPoint Medical) foi previamente estudado em outras publicações no Radiology e European Radiology desde 2018. 

Saiba mais: Estudo do Tata Memorial Centre: rastreamento do câncer de mama com exame clínico

Os achados mais suspeitos detectados pelo sistema são marcados em cada imagem e atribuídos a uma pontuação entre 1 e 100. Com base na descoberta suspeita máxima presente no exame, uma tabela de conversão proprietária gera uma pontuação de exame de 1 a 10, indicando a probabilidade crescente que um câncer visível está presente na mamografia. As imagens de DBT e de DM de cada exame foram processadas de forma independente pelo sistema de IA, resultando em dois escores de IA por exame: um escore de IA-MD e um escore de AI-TDM.

Por fim, o estudo concluiu que o sistema de inteligência artificial (IA) pôde reduzir até 70% da carga de trabalho na mamografia digital e na tomossíntese digital, mantendo a sensibilidade geral do programa.

Os autores acreditam que o IA poderia ser usada da seguinte forma: 

  • Os exames menos suspeitos pela IA não seriam lidos pelos radiologistas, reduzindo, portanto, substancialmente o tempo de trabalho.
  • Sugere a possibilidade de trocar o screening mamográfico por TDM, sendo esses lidos pela IA com maior rapidez e aumento da sensibilidade de 25%, e menores taxas (27%) de reconvocação da paciente.  

Grandes expectativas

Dada a falta de radiologistas de mama especializados, bem como o aumento da carga de trabalho associado à introdução da TMD, a Inteligência Artificial surge como um grande artifício na otimização da questão custo-benefício dos programas de rastreamento. De toda forma, mais estudos são necessários para validar a Inteligência Artificial no campo do screening do câncer de mama.

Autor(a):

Referências bibliográficas:

  • Raya-Povedano JL, et al. AI-based Strategies to Reduce Workload in Breast Cancer Screening with Mammography and Tomosynthesis: A Retrospective Evaluation. Radiology. 2021 [Online]. doi: 10.1148/radiol.2021203555
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Publicado por
Juliana Olivieri

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