{"id":4292,"date":"2025-12-06T12:54:36","date_gmt":"2025-12-06T15:54:36","guid":{"rendered":"https:\/\/overticeportal.com.br\/?p=4292"},"modified":"2025-12-06T12:54:38","modified_gmt":"2025-12-06T15:54:38","slug":"ia-consegue-prever-risco-de-cancer-de-mama-com-5-anos-de-antecedencia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/portalam9.com.br\/?p=4292","title":{"rendered":"IA consegue prever risco de c\u00e2ncer de mama com 5 anos de anteced\u00eancia"},"content":{"rendered":"\n

Tempo de leitura: 4 minutos <\/em><\/p>\n\n\n\n

Todos os anos, cerca de 2,3 milh\u00f5es de casos de\u00a0c\u00e2ncer de mama s\u00e3o diagnosticados em todo o mundo, e aproximadamente 670 mil mulheres morrem em decorr\u00eancia da doen\u00e7a.<\/p>\n\n\n\n

\u201cO c\u00e2ncer de mama \u00e9 a principal causa de morte por c\u00e2ncer entre as mulheres, mesmo com a triagem por mamografia\u201d, afirma a m\u00e9dica Christiane Kuhl, da Universidade T\u00e9cnica da Ren\u00e2nia do Norte-Vestf\u00e1lia em Aachen (RWTH Aachen).<\/p>\n\n\n\n

O motivo \u00e9 que muitos casos de c\u00e2ncer de mama n\u00e3o s\u00e3o detectamos por meio da mamografia, pelo menos n\u00e3o em est\u00e1gio inicial. Kuhl explica que em particular tumores agressivos e de crescimento r\u00e1pido muitas vezes n\u00e3o s\u00e3o vis\u00edveis nas mamografias. S\u00e3o justamente esses tumores que matam muitas mulheres.<\/p>\n\n\n\n

Agora um novo algoritmo promete reorientar a triagem: um modelo de intelig\u00eancia artificial (IA) consegue avaliar com elevada precis\u00e3o,\u00a0simplesmente analisando dados de imagens de mamografia, o risco de uma pessoa desenvolver c\u00e2ncer de mama nos pr\u00f3ximos cinco anos.<\/p>\n\n\n\n

Num estudo, mulheres identificadas pelo algoritmo como tendo alto risco de desenvolver c\u00e2ncer de mama de fato apresentaram uma probabilidade significativamente maior de desenvolver a doen\u00e7a do que mulheres identificadas pela IA como tendo \u201crisco normal\u201d.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEssas mulheres desenvolveram c\u00e2ncer de mama quatro vezes mais frequentemente do que aquelas com baixa pontua\u00e7\u00e3o na IA\u201d, diz Kuhl, que \u00e9 a autora principal do estudo. \u201cCom a IA que desenvolvemos,\u00a0podemos prever com muito mais precis\u00e3o\u00a0que uma mulher desenvolver\u00e1 c\u00e2ncer de mama nos pr\u00f3ximos cinco anos \u2013 com base em mamografias que n\u00e3o apresentam sinais da doen\u00e7a.\u201d<\/p>\n\n\n\n

Rastreamento individualizado<\/h2>\n\n\n\n

Em geral, uma mamografia de rastreamento de c\u00e2ncer de mama \u00e9 recomendada de forma sistem\u00e1tica para mulheres de 50 a 74 anos, a cada dois anos. No entanto, o risco individual de desenvolver a doen\u00e7a \u2013 e, portanto, a necessidade de uma detec\u00e7\u00e3o precoce eficaz \u2013 varia consideravelmente de uma mulher para a outra.<\/p>\n\n\n\n

Por isso, Kuhl defende o rastreamento individualizado do c\u00e2ncer de mama. Afinal, a precis\u00e3o da mamografia tamb\u00e9m varia significativamente de mulher para mulher:\u00a0quanto mais denso o tecido mam\u00e1rio, maior o risco de desenvolver a doen\u00e7a\u00a0\u2013 e pior a identifica\u00e7\u00e3o pela mamografia. Muitas mulheres n\u00e3o sabem disso, conta a m\u00e9dica.<\/p>\n\n\n\n

M\u00e9dicos recomendam que mulheres com densidade mam\u00e1ria extremamente alta fa\u00e7am resson\u00e2ncia magn\u00e9tica (RM) para detec\u00e7\u00e3o precoce, um exame que ajuda a identificar o c\u00e2ncer de mama em est\u00e1gio inicial de forma confi\u00e1vel.Embora a RM seja muito confi\u00e1vel, seu custo \u00e9 muitas vezes maior do que o da mamografia ou da ultrassonografia, que s\u00e3o menos confi\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n

 IA pode decidir se RM \u00e9 necess\u00e1ria<\/h2>\n\n\n\n

Para identificar quais mulheres precisam de uma RM para detec\u00e7\u00e3o precoce, o Cons\u00f3rcio Clairity (uma coopera\u00e7\u00e3o internacional de 46 institui\u00e7\u00f5es de pesquisa nos EUA, Canad\u00e1, Am\u00e9rica do Sul e Alemanha)\u00a0desenvolveu o sistema de intelig\u00eancia artificial Clairity Breast, que foi treinado com centenas de milhares de mamografias das Am\u00e9ricas e da Europa.<\/p>\n\n\n\n

Ao contr\u00e1rio dos modelos de risco tradicionais, o algoritmo n\u00e3o requer informa\u00e7\u00f5es sobre hist\u00f3rico familiar, gen\u00e9tica ou estilo de vida. Ele calcula a probabilidade de c\u00e2ncer de mama exclusivamente a partir da mamografia e categoriza as mulheres em grupos de risco com base em limiares definidos.<\/p>\n\n\n\n

A IA reconhece n\u00e3o apenas a quantidade de tecido glandular, mas tamb\u00e9m sua textura, o que \u00e9 outro par\u00e2metro para o risco de c\u00e2ncer de mama. \u201cApenas cerca de 10% das mulheres t\u00eam esse tecido glandular extremamente denso. A grande maioria das que desenvolvem c\u00e2ncer de mama e recebem um diagn\u00f3stico tardio t\u00eam tecido menos denso\u201d, afirma Kuhl.<\/p>\n\n\n\n

O avan\u00e7o crucial, em sua opini\u00e3o, \u00e9 que \u201ca IA pode decidir em segundos se uma mulher precisa ou n\u00e3o de uma resson\u00e2ncia magn\u00e9tica para detec\u00e7\u00e3o precoce\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Uma outra abordagem<\/h2>\n\n\n\n

Na maioria dos pa\u00edses, o rastreamento sistem\u00e1tico do c\u00e2ncer de mama come\u00e7a aos 50 anos, porque o risco aumenta significativamente com a idade e os benef\u00edcios da mamografia generalizada s\u00e3o estatisticamente comprovados a partir dessa idade.<\/p>\n\n\n\n

Embora as mulheres mais jovens tenham menos probabilidade de desenvolver c\u00e2ncer de mama, elas t\u00eam maior probabilidade de desenvolver tumores agressivos se vierem a ter a doen\u00e7a.<\/p>\n\n\n\n

\u201cNa verdade, especialmente as mulheres mais jovens se beneficiariam da detec\u00e7\u00e3o precoce \u2013 desde que ela funcione\u201d, afirma Kuhl. Pois justamente\u00a0para mulheres mais jovens a mamografia costuma ser problem\u00e1tica:\u00a0\u201cMulheres jovens geralmente t\u00eam tecido mam\u00e1rio denso \u2013 e isso torna a detec\u00e7\u00e3o precoce por mamografia especialmente dif\u00edcil\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Por\u00e9m, Kuhl diz que simplesmente reduzir a idade de rastreamento n\u00e3o \u00e9 muito eficaz. Em vez disso, ela defende uma abordagem em duas etapas. \u201cPrimeiro, mamografia para detec\u00e7\u00e3o precoce; em seguida, uma an\u00e1lise por IA deve ser realizada para determinar o risco de desenvolvimento da doen\u00e7a nos pr\u00f3ximos cinco anos.\u201d<\/p>\n\n\n\n

Se o algoritmo indicar um risco particularmente alto, uma resson\u00e2ncia magn\u00e9tica deve ser oferecida, e a mamografia deixa de ser necess\u00e1ria para essas mulheres.<\/p>\n\n\n\n

Fonte: Metr\u00f3poles \/ <\/strong>Foto: Sunan Wongsa-nga \/ Getty Images
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