Estudos recentes mostram que a inteligência artificial pode aumentar a deteção precoce do cancro da mama, reduzir a carga de trabalho dos radiologistas e até identificar riscos futuros de cancro e doença cardiovascular.
No passado mês de fevereiro foram divulgados os resultados de seguimento do maior ensaio clínico aleatorizado sobre inteligência artificial (IA) na medicina. O estudo MASAI (Mammography Screening with Artificial Intelligence), realizado na Suécia com mais de 105 mil mulheres, comparou dois modelos de leitura de mamografias: interpretação por dois radiologistas versus interpretação por um radiologista com apoio de IA.
Este estudo representa o culminar de vários anos de investigação intensiva sobre o potencial da IA baseada em aprendizagem profunda (deep learning) para melhorar a precisão na interpretação de mamografias, ultrapassando mesmo o desempenho isolado dos radiologistas.
Maior precisão na deteção com menor carga de trabalho
O National Cancer Institute, nos Estados Unidos, estima que cerca de 20% dos cancros da mama não são detetados pelas mamografias, o que demonstra o potencial da IA para melhorar significativamente este processo.
Um dos primeiros estudos relevantes sobre o tema foi publicado em 2019 pela Universidade de Nova Iorque (NYU). Utilizando mais de 1 milhão de imagens de mamografia e a participação de 14 radiologistas, os investigadores avaliaram o desempenho de um sistema de IA.
O resultado mostrou que um modelo híbrido — que combina a avaliação do radiologista com a previsão da rede neuronal — é mais preciso do que qualquer um dos dois isoladamente.
Desde então, vários estudos retrospetivos analisaram algoritmos de IA para interpretação de mamografias. Em 2023, um estudo em contexto clínico real realizado na Hungria, publicado na revista Nature Medicine, avaliou o algoritmo Kheiron. Tal como no estudo MASAI, comparou-se a leitura por dois radiologistas com a leitura por um radiologista apoiado por IA.
Os resultados mostraram:
- Aumento da deteção de cancro da mama
- 83% dos tumores identificados eram invasivos
- Redução superior a 30% na carga de trabalho dos radiologistas
Desde 2021, cinco centros de rastreio na Hungria têm utilizado IA para cerca de 35 mil rastreios anuais.
Nos Estados Unidos, o modelo de rastreio é diferente, pois geralmente apenas um radiologista analisa as mamografias, ao contrário da prática europeia que utiliza dois especialistas. Ainda assim, estratégias com IA que classificam exames de muito baixo risco podem reduzir significativamente o volume de exames que necessitam de análise detalhada.
Resultados do estudo MASAI
O ensaio MASAI, considerado um estudo de referência, utilizou o algoritmo Transpara, desenvolvido pela empresa neerlandesa ScreenPoint Medical.
Os resultados iniciais já tinham demonstrado benefícios, mas em 31 de janeiro de 2026 foi publicado o seguimento de dois anos.
Principais conclusões:
- Aumento de 29% na deteção de cancro da mama com apoio de IA
- Aumento de 24% na deteção de tumores invasivos
- Redução de 44% na carga de trabalho dos radiologistas
- Sem aumento da taxa de falsos positivos
Após dois anos de acompanhamento:
- 12% menos cancros intervalares (diagnosticados entre rastreios)
- Tumores mais pequenos e menos agressivos
- Redução de 16% nos cancros invasivos
- Redução de 27% nos subtipos mais agressivos
Isto demonstra que a IA pode contribuir para uma deteção mais precoce e potencialmente preventiva.
O algoritmo Transpara está atualmente a ser utilizado em dois grandes ensaios clínicos adicionais:
- AIMS (Noruega) — cerca de 140 mil mulheres
- PRISM (Estados Unidos) — cerca de 400 mil mulheres
Evidência adicional em estudos do mundo real
Outros estudos reforçam estes resultados.
Na Alemanha, um estudo nacional envolvendo mais de 460 mil mulheres mostrou um aumento de 17,6% na deteção de cancro com o algoritmo Vara MG.
Nos Estados Unidos, um estudo com quase 580 mil mulheres mostrou um aumento de 21,6% na deteção de cancro da mama com apoio de IA da DeepHealth.
Na Suécia, um estudo prospetivo demonstrou também maior deteção utilizando o algoritmo Insight MMG.
Na Coreia do Sul, uma avaliação multicêntrica em mais de 25 mil mulheres revelou aumento significativo da deteção de cancro sem aumento da taxa de chamadas adicionais (recall).
Em todos estes estudos, os benefícios foram obtidos sem aumentar os falsos alarmes para as mulheres rastreadas.
Prevenção do cancro da mama
O estudo MASAI demonstrou que a IA identifica mais tumores agressivos numa fase precoce, o que aumenta as possibilidades de tratamento eficaz.
Mas há outra dimensão importante: identificar risco futuro de cancro em mamografias aparentemente normais.
Em junho de 2025, o sistema CLAIRITY Breast recebeu autorização da FDA para prever o risco de desenvolver cancro da mama nos cinco anos seguintes, utilizando uma mamografia 2D padrão.
O algoritmo foi treinado com cerca de 420 mil mamografias provenientes de 27 instituições nos Estados Unidos, Europa e América do Sul.
Resultados apresentados em 2025 mostraram que:
- 16% das mulheres na casa dos 40 anos com mamografia normal foram classificadas como alto risco
- Mulheres no grupo de alto risco tinham mais de quatro vezes maior incidência de cancro do que o grupo de risco médio
Estudos adicionais confirmaram a capacidade da IA para prever o risco futuro de cancro da mama em mais de 110 mil mulheres.
Outro modelo relevante é o MIRAI, desenvolvido em colaboração entre Harvard, MIT e Mass General Brigham, que analisou cerca de 2 milhões de mamografias em 21 países.
Num estudo recente no Reino Unido, 20% das mulheres classificadas com maior risco concentraram 42,4% dos cancros intervalares.
A identificação precoce de alto risco permite implementar estratégias de vigilância mais intensivas, como:
- ressonância magnética
- ecografia mamária
- testes sanguíneos para deteção precoce de múltiplos cancros
- mamografias mais frequentes
- avaliação genética (como mutações BRCA)
Avaliação do risco de doença cardíaca
A principal causa de morte nas mulheres não é o cancro — é a doença cardiovascular.
Curiosamente, as mamografias também podem ajudar a identificar esse risco.
A calcificação arterial mamária (BAC), detetável através de IA, revelou-se um marcador importante de risco cardiovascular.
Em 2023, a FDA aprovou o sistema cmAngio (CureMetrix) para deteção automática desta calcificação.
Num estudo com mais de 10 mil mulheres, verificou-se que:
- aumento da calcificação estava associado a 59% maior risco de eventos cardiovasculares graves
- calcificação moderada a grave aumentava o risco em 91%
Outro estudo com 49 mil mulheres acompanhadas durante nove anos confirmou a capacidade preditiva da IA para doença cardiovascular.
Assim, uma mamografia pode tornar-se uma ferramenta dupla de rastreio, avaliando simultaneamente o risco de cancro da mama e doença cardíaca.
Obstáculos e limitações
Apesar dos resultados promissores, existem desafios importantes.
Nos Estados Unidos, por exemplo:
- o acesso à IA em mamografia é limitado
- algumas análises têm custos adicionais para as pacientes
- muitos sistemas ainda não são reembolsados pelos seguros
Outro desafio é a existência de vários algoritmos diferentes, com níveis distintos de validação científica.
Além disso, ainda não existe um protocolo clínico padronizado para agir quando a IA identifica risco elevado de cancro futuro.
Quando devemos mudar a prática clínica?
Nos Estados Unidos realizam-se mais de 40 milhões de mamografias por ano.
Sabendo que 20% dos cancros podem não ser detetados, e que a IA demonstrou:
- melhorar a deteção em cerca de 30%
- reduzir significativamente a carga de trabalho dos radiologistas
- identificar risco futuro de cancro
- avaliar risco cardiovascular
torna-se legítimo questionar: porque não integrar IA em todas as mamografias?
Além disso, o custo do tratamento de um cancro da mama em estádio III pode atingir entre 160 mil e 200 mil dólares nos primeiros dois anos. A deteção precoce ou a identificação de alto risco pode representar enormes poupanças no sistema de saúde.
A mamografia com apoio de IA é hoje uma das aplicações médicas mais estudadas e promissoras da inteligência artificial. Estes sistemas funcionam como verdadeiros “olhos digitais”, capazes de identificar padrões que escapam ao olhar humano.
A evidência científica atual é convincente e aponta para um novo padrão de cuidados no rastreio do cancro da mama.
A questão que permanece é simples:
se já temos esta tecnologia capaz de melhorar o rastreio e a prevenção, porque não a disponibilizar a todas as mulheres?
VOLTARFonte: https://www.medscape.com/s/viewarticle/why-all-mammograms-should-incorporate-ai-2026a1000569
