IA pode identificar mulheres com alto risco de câncer de mama anos antes do diagnóstico

IA pode identificar mulheres com alto risco de câncer de mama anos antes do diagnóstico

Pesquisadores noruegueses divulgaram nesta terça, 28 que usam a tecnologia para avaliar exames de mamografia e prever a doença

A inteligência artificial (IA) é capaz de identificar mulheres com alto risco de câncer de mama vários anos antes do diagnóstico, informou, nesta terça-feira (28), 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 em 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 OMS (Organização Mundial da Saúde), 670.000 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 140.000 mulheres para determinar se a IA pode ser tão eficaz, ou até melhor, que os radiologistas no diagnóstico do câncer.

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