O uso de Inteligência Artificial (IA) na triagem de mamografias para detecção de câncer de mama se mostrou promissor, de acordo com uma análise de segurança preliminar de um ensaio randomizado na Suécia. Os resultados, publicados no Lancet Oncology, revelaram que a IA é tão eficaz quanto dois radiologistas trabalhando juntos na detecção de câncer de mama, sem aumentar falsos positivos e reduzindo pela metade a carga de trabalho de leitura dos radiologistas.
O ensaio envolveu mais de 80.000 mulheres e constatou que a triagem com suporte de IA detectou 20% mais cânceres em comparação com a rotina padrão de dupla leitura de mamogramas por dois radiologistas. A IA não aumentou os falsos positivos e reduziu a carga de trabalho de leitura de mamogramas em 44%. No entanto, vale ressaltar que o objetivo final do estudo, que é verificar se o uso da IA pode contribuir para a redução dos chamados 'cânceres de intervalo' (aqueles diagnosticados entre as triagens regulares de mamografia), ainda não foi alcançado.
A autora líder do estudo, dra. Kristina Lång, da Universidade de Lund, na Suécia, alertou que, embora os resultados sejam promissores, ainda são necessárias mais investigações para entender as implicações nos desfechos dos pacientes e a relação custo-eficácia da tecnologia.
No estudo, uma ferramenta de Inteligência Artificial (IA) foi utilizada para avaliar as mamografias antes de estas serem analisadas por um ou dois radiologistas. As pacientes eram encaminhadas para testes adicionais quando eram identificados achados suspeitos. A decisão final de solicitar exames complementares ficava a cargo dos radiologistas .
Os resultados iniciais são promissores, sugerindo que a IA pode reduzir a carga de trabalho dos radiologistas, permitindo-lhes focar em diagnósticos mais complexos e diminuir o tempo de espera para os pacientes. No entanto, os pesquisadores ressaltam que a análise foi realizada em um único centro, limitada a um tipo específico de equipamento de mamografia e um sistema de IA, o que pode restringir a aplicabilidade dos resultados de forma mais ampla.
Em geral, esses resultados preliminares sugerem que a IA tem um potencial significativo para melhorar a precisão e a eficiência do rastreamento do câncer de mama. Porém, mais pesquisas são necessárias para confirmar esses resultados e avaliar o impacto da IA nos resultados dos pacientes e sua relação custo-eficácia.
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Referência:
- EurekAlert!. (2023, August). Artificial intelligence-supported screen reading versus standard double reading in the Mammography Screening with Artificial Intelligence trial (MASAI): a clinical safety analysis of a randomised, controlled, non-inferiority, single-blinded, screening accuracy study. https://www.eurekalert.org/news-releases/997332
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Lång, K., Josefsson, V., Larsson, A-M., Larsson, S., Högberg, C., Sartor, H., Hofvind, S., Andersson, I., & Rosso, A. (2023). Artificial intelligence-supported screen reading versus standard double reading in the Mammography Screening with Artificial Intelligence trial (MASAI): a clinical safety analysis of a randomised, controlled, non-inferiority, single-blinded, screening accuracy study. The Lancet Oncology. https://www.thelancet.com/journals/lanonc/article/PIIS1470-2045(23)00298-X/fulltext#%20