Inteligência artificial para leitura de exames de câncer de mama

Um programa de inteligência artificial projetado para ajudar radiologistas na leitura de exames de câncer de mama provou ser quase tão bom quanto médicos treinados em um teste de 3 anos, relatou um pesquisador.

Dos 100 positivos detectados por humanos lendo os 12.120 casos no período 2016-2017 em um único centro, o programa de inteligência artificial atingiu uma sensibilidade de 91%, uma taxa de especificidade de 91,11% e uma taxa de recall de 9,56% para os mesmos casos, relatou Gerald Lip, MD, da University of Aberdeen, na Escócia, na reunião anual da Radiological Society of North America.

Os resultados foram semelhantes ao olhar para os resultados para o período de 2017-19, que incluiu 229 positivos entre 27.824 telas: O algoritmo de inteligência artificial atingiu uma sensibilidade de 88,21%, uma taxa de especificidade de 90,92% e uma taxa de recall de 9,73%.

“O desempenho desta ferramenta de inteligência artificial mostra um alto grau de sensibilidade, especificidade e uma taxa de recuperação aceitável”, concluiu Lip. “Os resultados demonstram como uma ferramenta de inteligência artificial funcionaria como um leitor autônomo e seu potencial para contribuir para o fluxo de trabalho de dupla leitura.”

Os pesquisadores tentaram demonstrar como a ferramenta de inteligência artificial funcionaria em um ambiente do mundo real. Para fazer isso, a equipe de pesquisa interrogou dois conjuntos de imagens mamográficas armazenadas em um ambiente de pesquisa confiável em uma universidade. O conjunto de dados compreendeu 3 anos de atividade de rastreamento do câncer de mama adquirido consecutivamente em um centro de médio porte, explicou Lip.

A vinculação de dados foi realizada com um sistema de relatório de triagem de mama sem papel, que permitiu anonimato completo dos dados para facilitar a análise externa.

Detalhes do estudo

A análise da ferramenta de inteligência artificial seguiu um formato de aprendizado de máquina padrão com um conjunto de validação de 12.120 casos (2016-2017) e um conjunto de teste final de 27.824 casos (2017-2019). “Nenhuma alteração de modelo ou retreinamento foi conduzida durante ou antes da avaliação da inteligência artificial”, relatou Lip.

Os pesquisadores definiram casos positivos como cânceres de mama detectados por triagem confirmados patologicamente, não incluindo cânceres detectados entre as rodadas de triagem – os chamados casos de intervalo.

“O uso de um ambiente de pesquisa confiável permitiu uma colaboração próxima entre as equipes acadêmicas, industriais e clínicas para permitir uma avaliação em grande escala do mundo real de uma ferramenta de inteligência artificial”, disse Lip.

“Estamos chegando a um ponto no desenvolvimento da tecnologia médica assistida por computador que em breve nem mesmo mencionaremos que há IA dentro'”, comentou Elliot Fishman, MD, da Johns Hopkins University em Baltimore. “A IA está se tornando onipresente. No mínimo, a inteligência artificial fornece um segundo leitor e acho que veremos que sua precisão certamente aumentará.”

Embora “a inteligência artificial sempre tenha limitações”, disse Fishman, “como ajudante, acho que essa tecnologia é espetacular”.

Ele sugeriu que estudos como o trabalho na Escócia continuarão a empurrar a nova tecnologia para a prática radiológica comum.

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O estudo original foi publicado no Radiological Society of North America

“Screening analysis with mammographic AI of a full three year round: Standalone performance in a real world study in a novel trusted research environment” – 2021

Autores do estudo: Lip G, et al – Estudo