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O uso de inteligência artificial no rastreamento do câncer de mama é seguro e pode reduzir quase pela metade a carga de trabalho dos radiologistas, de acordo com o estudo mais abrangente do gênero no mundo.
O câncer de mama é o câncer mais prevalente no mundo, de acordo com a Organização Mundial da Saúde, com mais de 2,3 milhões de mulheres desenvolvendo a doença a cada ano.
O rastreamento pode melhorar o prognóstico e reduzir a mortalidade ao identificar o câncer de mama em um estágio mais precoce e tratável. Os resultados preliminares de um grande estudo sugerem que a triagem de IA é tão boa quanto dois radiologistas trabalhando juntos, não aumenta os falsos positivos e quase reduz a carga de trabalho pela metade.
Os resultados provisórios da análise de segurança do primeiro estudo randomizado controlado desse tipo envolvendo mais de 80.000 mulheres foram publicados na revista Lancet Oncology.
Estudos anteriores que examinaram se a IA pode diagnosticar com precisão o câncer de mama em mamografias foram realizados retrospectivamente, avaliando exames que foram examinados por médicos.
Mas o estudo mais recente, que acompanhou mulheres da Suécia com idade média de 54 anos, comparou a triagem apoiada por IA diretamente com o tratamento padrão.
Metade dos exames foi avaliada por dois radiologistas, enquanto a outra metade foi avaliada por triagem apoiada por IA seguida de interpretação por um ou dois radiologistas.
No total, 244 mulheres (28%) reconvocadas da triagem apoiada por IA tiveram câncer em comparação com 203 mulheres (25%) reconvocadas da triagem padrão. Isso resultou na detecção de mais 41 cânceres com o apoio da IA, dos quais 19 eram invasivos e 22 eram cânceres in situ.
O uso de AI não gerou mais falsos positivos, onde um exame é diagnosticado incorretamente como anormal. A taxa de falso-positivo foi de 1,5% em ambos os grupos.
Houve 36.886 menos leituras de tela por radiologistas no grupo AI em comparação com o grupo que recebeu tratamento padrão, resultando em uma redução de 44% na carga de trabalho de leitura de tela dos radiologistas, disseram os autores.
Os resultados finais, analisando se a IA pode reduzir o número de cânceres de intervalo – casos detectados entre as triagens que geralmente têm um prognóstico pior – e se o uso da IA na triagem é justificado, não são esperados por vários anos.
Mas a análise provisória conclui: “A triagem de mamografia apoiada por IA resultou em uma taxa de detecção de câncer semelhante em comparação com a leitura dupla padrão, com uma carga de trabalho de leitura de tela substancialmente menor, indicando que o uso de IA na triagem de mamografia é seguro”.
A principal autora, Dra. Kristina Lång, da Universidade de Lund, na Suécia, disse: “Esses resultados provisórios de segurança promissores devem ser usados para informar novos ensaios e avaliações baseadas em programas para abordar a pronunciada escassez de radiologistas em muitos países, mas eles não são suficientes em por conta própria para confirmar que a IA está pronta para ser implementada no rastreamento por mamografia.
“Ainda precisamos entender as implicações nos resultados dos pacientes, especialmente se a combinação da experiência dos radiologistas com a IA pode ajudar a detectar cânceres de intervalo que muitas vezes passam despercebidos pela triagem tradicional, bem como a relação custo-benefício da tecnologia.
“O maior potencial da IA no momento é permitir que os radiologistas fiquem menos sobrecarregados com a quantidade excessiva de leitura.
“Embora nosso sistema de triagem com suporte de IA exija pelo menos um radiologista responsável pela detecção, ele poderia acabar com a necessidade de leitura dupla da maioria das mamografias, diminuindo a pressão sobre as cargas de trabalho e permitindo que os radiologistas se concentrem em diagnósticos mais avançados enquanto encurtando o tempo de espera dos pacientes.”
Stephen Duffy, professor de triagem de câncer na Queen Mary University of London, que não esteve envolvido no estudo, elogiou o estudo de “alta qualidade”, mas disse que pode haver preocupações de que aumentos impulsionados por IA na detecção de câncer de mama possam incluir superdetecção de relativamente lesões inofensivas.
“Por exemplo, os resultados deste artigo incluem um aumento na detecção de carcinoma ductal in situ, que é considerado potencialmente superdiagnosticado”, disse ele.
Kotryna Temcinaite, chefe de comunicações de pesquisa da instituição de caridade Breast Cancer Now, disse que os resultados finais do estudo determinariam se a IA poderia ajudar a melhorar o rastreamento do câncer de mama.
Enquanto isso, ela disse, “questões urgentes” nos programas de triagem de mama devem ser abordadas, como sistemas de TI desatualizados que consomem tempo valioso da equipe e atrasam melhorias.
Um porta-voz do NHS na Inglaterra descreveu a pesquisa como “muito encorajadora” e disse que já estava explorando como a IA poderia ajudar a acelerar o diagnóstico de mulheres, detectar câncer em estágio inicial e salvar mais vidas.
Katharine Halliday, presidente do Royal College of Radiologists, disse: “A IA é uma grande promessa e pode economizar o tempo dos médicos, maximizando nossa eficiência, apoiando nossa tomada de decisões e ajudando a identificar e priorizar os casos mais urgentes”.
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