Máquinas equipadas com inteligência artificial podem um dia ajudar os médicos a identificar melhor as lesões mamárias de alto risco que podem se transformar em câncer, sugerem novas pesquisas.

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Lesões mamárias de alto risco são células anormais encontradas em uma biópsia mamária. Essas lesões representam um desafio para médicos e pacientes. As células dessas lesões não são normais, mas também não são cancerígenas. E embora eles possam se desenvolver em câncer, muitos não. Então, quais precisam ser removidos?


"A decisão de prosseguir ou não com a cirurgia é desafiadora e a tendência é tratar agressivamente essas lesões [e removê-las]", disse o autor do estudo, Dr. Manisha Bahl.

"Sentimos que deveria haver uma maneira melhor de estratificar o risco dessas lesões", acrescentou Bahl, diretor do programa de bolsas de imagem para mama do Hospital Geral de Massachusetts.

Trabalhando em estreita colaboração com cientistas da computação no Instituto de Tecnologia de Massachusetts, os pesquisadores desenvolveram um modelo de "aprendizado de máquina" para distinguir lesões de alto risco que precisam ser removidas cirurgicamente daquelas que poderiam ser observadas com o tempo.


O aprendizado de máquina é um tipo de inteligência artificial. O modelo de computador aprende e melhora automaticamente com base em experiências anteriores, explicaram os pesquisadores.

Os pesquisadores forneceram à máquina muitas informações sobre fatores de risco estabelecidos, como o tipo de lesão e a idade do paciente. Os pesquisadores também forneceram o texto real do relatório da biópsia. No geral, havia 20.000 elementos de dados incluídos no modelo, disseram os pesquisadores.

O teste do modelo de aprendizado de máquina incluiu informações de pouco mais de 1.000 mulheres com lesão de alto risco. Cerca de 96% dessas mulheres tiveram sua lesão removida cirurgicamente. Aproximadamente 4% das mulheres não tiveram suas lesões removidas, mas tiveram dois anos de testes de imagem de acompanhamento.


O modelo foi treinado com dois terços dos casos e testado no terço restante.

O teste incluiu 335 lesões. A máquina identificou corretamente 37 das 38 lesões (97%) que se desenvolveram em câncer, segundo o estudo. O modelo também teria ajudado as mulheres a evitar um terço das cirurgias em lesões que permaneceriam benignas durante o período de acompanhamento.

Além disso, Bahl disse: "o modelo pegou o texto no relatório da biópsia - as palavras severamente e severamente atípicas conferiam um risco maior de atualização para o câncer".

Bahl disse que os pesquisadores esperam incorporar imagens de mamografia e slides de patologia no modelo de aprendizado de máquina, com o objetivo de eventualmente incluí-lo na prática clínica.

"O aprendizado de máquina é uma ferramenta que podemos usar para melhorar o atendimento ao paciente - isso significa reduzir cirurgias desnecessárias ou poder fornecer mais informações aos pacientes para que eles possam tomar decisões mais informadas", afirmou Bahl.

Dr. Bonnie Litvack é diretora médica do centro de imagens para mulheres no Northern Westchester Hospital, no Monte. Kisco, N.Y.

"As mulheres devem saber que existe um novo tipo de aprendizado de máquina que nos ajudou a identificar lesões de alto risco com baixo risco de câncer. E, em breve, poderemos ter mais informações quando enfrentarem a decisão de fazer uma cirurgia. extrair essas lesões de alto risco ou não ", disse Litvak, que não estava envolvido no estudo.

"A inteligência artificial é um campo empolgante que nos ajudará a fornecer mais dados às mulheres e a ajudar na tomada de decisões compartilhada", acrescentou Litvack.

O estudo foi publicado em 17 de outubro em Radiologia.


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