IA detecta sinais de tumores de mama até 6 anos antes do diagnóstico clínico

Por Alessandro Vittorio Romano — Em um estudo que soa como a respiração lenta de uma paisagem que antecipa a primavera, sistemas de Inteligência Artificial aplicados a mamografias demonstraram a capacidade de identificar sinais precoces de tumores de mama vários anos antes da confirmação clínica. Publicada na revista Radiology e coordenada por Fredrik Strand, do Karolinska University Hospital, a pesquisa analisou imagens do banco de dados VAI-B, voltado ao imaging mamário.

Os pesquisadores revisaram um total de 88.963 mamografias realizadas em 31.394 mulheres ao longo de uma década (2008–2019), no contexto do programa nacional sueco de rastreamento, em que mulheres de 40 a 74 anos são convidadas a fazer exames bienais. Tradicionalmente, essas imagens são avaliadas por dois radiologistas independentes. Para este estudo, três sistemas comerciais de IA-CAD (Artificial Intelligence–Computer Aided Detection) foram aplicados às imagens arquivadas para procurar sinais que precederiam o surgimento do câncer.

O estudo encontrou que, em média, cerca de 20% dos casos apresentavam alterações mamográficas que a Inteligência Artificial reconhecia até seis anos antes do diagnóstico oficial. No período analisado, 12.072 participantes — equivalentes a 38,5% da amostra — receberam diagnóstico de câncer de mama pelos radiologistas. Os sistemas de IA-CAD mostraram valores preditivos elevados para os casos que desenvolveram a doença, enquanto mantiveram escores baixos nas mulheres que não tiveram evolução para tumor.

Com especificidade mantida em 90%, os achados indicaram que sinais associados ao câncer foram detectáveis pela IA em 19,7% dos casos até seis anos antes do diagnóstico; a sensibilidade aumentou para 25,2% aos quatro anos e para 39,3% aos dois anos antes da confirmação clínica. Esses números mostram um padrão: quanto mais próximo o momento do diagnóstico, mais claros e frequentes tornam-se os sinais captados pelos algoritmos.

Os autores apontam que o monitoramento longitudinal dos escores gerados pela IA — a observação da pontuação ao longo do tempo, como quem vigia a semente que brota — pode ajudar radiologistas a notar alterações sutis que escapam às rotinas convencionais de screening. Um uso personalizado dessas ferramentas poderia sinalizar mulheres que precisariam de exames mais frequentes ou de vigilância clínica mais atenta, abrindo caminho para intervenções antecipadas.

“Analisar ao longo do tempo os escores de IA das mulheres em rastreamento pode oferecer pistas sobre como as mudanças detectáveis se desenvolvem cedo, possibilitando ações preventivas”, disse Fredrik Strand, radiologista e coautor sênior do estudo. Em outras palavras, a tecnologia pode funcionar como uma lente que amplia os primeiros sinais — a geografia delicada de um corpo que muda com o tempo — e permite respostas mais rápidas.

Embora não substitua o olhar clínico humano, a Inteligência Artificial surge aqui como uma colaboradora sensível: um instrumento que, integrando informações ao longo de anos, ajuda a desenhar o mapa das pequenas alterações que precedem um diagnóstico. Para a prática do rastreamento, isso significa potencial para uma sorvegliância mais fina, pensada sob medida para cada mulher, como se o cuidado seguisse o ritmo do tempo interno do corpo.