Pesquisadores da Faculdade de Medicina da USP, localizada em Ribeirão Preto, SP, desenvolveram uma inovadora ferramenta de inteligência artificial que promete aprimorar a precisão no diagnóstico do câncer de mama, ao mesmo tempo em que reduz o número de biópsias desnecessárias. A solução foi criada a partir da análise de exames de imagem e de dados clínicos, com o intuito de determinar se uma lesão mamária é benigna ou maligna, representando uma alternativa vantajosa para regiões que carecem de especialistas em mastologia.
Segundo Daniel Guimarães Tiezzi, mastologista e professor na instituição, a utilização dessa tecnologia pode beneficiar tanto os profissionais de saúde quanto os pacientes que, muitas vezes, aguardam longos períodos para realizar uma biópsia. "Na grande maioria das vezes, cerca de 70%, a biópsia resulta em uma lesão benigna. Isso acaba resultando em um número elevado de procedimentos invasivos para identificar poucos casos malignos", afirma Tiezzi, ressaltando que a eficácia do diagnóstico por imagem nem sempre é confiável. "Esse cenário eleva custos e sobrecarrega o sistema de saúde, que já enfrenta limitações em termos de número de especialistas capacitados para realizar biópsias".
A inteligência artificial desenvolvida não apenas melhora o diagnóstico médico, mas também agiliza o atendimento ao permitir que pacientes com lesões mais suspeitas sejam priorizados no processo de biópsia. Isabela Carlotti, outra mastologista e pesquisadora do projeto, destaca que a ferramenta também pode ser extremamente útil em locais que carecem de acesso a especialistas em câncer de mama. "Essa tecnologia tem o potencial de levar a análise de um especialista a regiões com recursos limitados, unindo informações de imagem com conhecimento técnico", explica Carlotti.
Para que essa inteligência artificial funcionasse eficazmente, a equipe de pesquisadores treinou o sistema com dados extraídos de 1,9 mil lesões mamárias. O banco de dados foi alimentado com exames já realizados e informações clínicas, como idade da paciente, presença de nódulos palpáveis, tamanho das lesões e outros fatores observados em ultrassons.
A natureza da IA é supervisionada, isto é, depende de um grande volume de dados para aprender a reconhecer padrões que podem passar despercebidos ao olho humano. A expectativa é que, com a continuação do treinamento e a colaboração de outros centros, a tecnologia se torne cada vez mais eficiente. Tiezzi destaca que o modelo já demonstrou um alto valor preditivo negativo, com mais de 90% de acertos ao excluir a possibilidade de câncer, o que significa uma significativa redução na realização de procedimentos invasivos desnecessários.
