IA pode identificar mulheres com alto risco de câncer de mama vários anos antes do diagnóstico
Publicado 02/02/2025 • 12:08 | Atualizado há 1 mês
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Publicado 02/02/2025 • 12:08 | Atualizado há 1 mês
KEY POINTS
IA pode identificar mulheres com alto risco de câncer de mama.
Pixelshot/Canva.
A inteligência artificial (IA) é capaz de identificar mulheres com alto risco de câncer de mama vários anos antes do diagnóstico, informou nesta semana o Instituto de Saúde Pública da Noruega (FHI).
Cinco pesquisadores do FHI, juntamente com especialistas da Universidade da Califórnia e da Universidade de Washington, usaram um algoritmo de IA disponível comercialmente para analisar retrospectivamente mamografias de 116.495 mulheres que participaram de um programa de rastreamento na Noruega entre 2004 e 2018. Destas, 1.607 desenvolveram câncer de mama.
Através de um sistema de pontuação baseado em mamografias, o algoritmo foi capaz de prever um risco elevado de câncer de mama e até mesmo determinar qual mama estava em risco, quatro a seis anos antes do diagnóstico.
“Descobrimos que a mama que desenvolveu câncer tinha uma pontuação de IA aproximadamente duas vezes maior que a outra mama”, disse Solveig Hofvind, gerente de projeto e chefe do programa de triagem, em um comunicado.
“O estudo mostra que algoritmos de IA já disponíveis no mercado podem ser usados para desenvolver programas de detecção mais personalizados”, acrescentou.
O uso de IA teria as vantagens de melhorar a detecção precoce, reduzir custos e direcionar melhor os esforços para populações em risco, segundo o FHI.
Segundo a Organização Mundial da Saúde, 670 mil mulheres morreram em 2022 de câncer de mama, o tipo mais comum de câncer feminino na maioria dos países.
O estudo foi publicado em outubro pela JAMA (Journal of the American Medical Association) Network, que publica um grupo de prestigiosas revistas médicas e científicas americanas.
O programa da Noruega também lançou outro estudo no ano passado com 140 mil mulheres para determinar se a IA pode ser tão eficaz, ou até melhor, que os radiologistas no diagnóstico do câncer.
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