Recentemente, diversos estudos têm mostrado o potencial da inteligência artificial (IA) para acelerar o diagnóstico precoce de doenças e aprimorar tratamentos já existentes. Agora, um novo trabalho feito por pesquisadores da Universidade de Lübeck, na Alemanha, mostrou que modelos de IA podem ajudar a detectar câncer de mama e reduzir a carga de trabalho dos médicos.
Segundo a pesquisa, radiologistas que escolheram usar a IA no diagnóstico foram capazes de identificar um em cada mil casos extras de câncer de mama. O trabalho foi publicado na revista científica na Nature Medicine na terça-feira (7).
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Para chegar aos resultados, os radiologistas examinaram 461.818 mulheres em 12 locais de triagem de câncer de mama na Alemanha, entre julho de 2021 e fevereiro de 2023. Para cada pessoa, eles puderam escolher se usariam ou não IA, o que resultou em 260.739 sendo verificados por IA mais um radiologista, com os 201.079 pacientes restantes verificados apenas por um radiologista.
A ferramenta de IA rotula visivelmente os exames que considera não suspeitos para câncer de mama como “normais”, mas também emite um alerta de “rede de segurança” quando um exame que ela considera como “suspeito” foi julgado “não suspeito” pelo radiologista. Nesse caso, o modelo destaca a área da varredura que deve ser reanalisada.
Os profissionais que optaram por usar IA detectaram com sucesso câncer de mama a uma taxa de 6,7 ocorrências em cada 1.000 exames, um valor 17,6% maior do que os 5,7 por 1.000 exames entre aqueles que escolheram não usar IA.
Além disso, quando as mulheres foram submetidas às biópsias após um diagnóstico suspeito de câncer, aquelas diagnosticadas com IA tinham 64,5% de probabilidade de ter células cancerígenas encontradas no exame, em comparação com 59,2% das pacientes em que a IA não foi usada.
Já a “rede de segurança” da ferramenta foi acionada 3.959 vezes no grupo de IA, e levou a 204 diagnósticos de câncer de mama. Por outro lado, 20 diagnósticos da doença no grupo analisado pela ferramenta teriam sido perdidos se os clínicos não tivessem examinado os exames considerados “normais” pela IA.
Em entrevista ao jornal britânico The Guardian, o professor Alexander Katalinic, coautor do estudo, diz que a abordagem poderia “melhorar a taxa de detecção sem aumentar os danos para as mulheres que participam do rastreamento do câncer de mama”, além de reduzir a carga de trabalho dos radiologistas.
A equipe de pesquisadores afirma que a taxa em que mulheres foram chamadas de volta para investigação adicional como resultado de um exame suspeito foi aproximadamente a mesma.
“Em nosso estudo, tivemos uma taxa de detecção mais alta sem ter uma taxa mais alta de falsos positivos”, disse Katalinic. “Este é um resultado melhor, com o mesmo dano.”
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