Inteligência Artificial é aliada no rastreamento do Câncer de Mama

Em meados do século XX, o termo inteligência artificial (IA) foi introduzido pelo cientista John McCarthy, que aventou a hipótese de máquinas realizarem tarefas humanas, incluindo a capacidade de pensar e agir racionalmente, o que antes acreditávamos ser uma exclusividade da nossa espécie.

A IA é uma subdivisão da engenharia da computação que se destina à criação de softwares com capacidade cognitiva humana de aprender e solucionar problemas. A implementação da IA na medicina tem um histórico longo e vem se aperfeiçoando a cada década.

No auxílio ao diagnóstico do câncer de mama, o primeiro sistema de IA foi introduzido em 1998. Era denominado CAD – Computer Aided Diagnosis , em português, Diagnóstico Assistido por Computador, e foi inicialmente utilizado para a análise de imagens de mamografia. O CAD tradicional funcionava com um algoritmo fixo, estabelecido por um programador, que treinava o sistema para reconhecer lesões suspeitas. No entanto, os estudos não demonstraram desempenho satisfatório, com aumento do número de falsos positivos.

Os avanços tecnológicos, que incluíram o advento do Deep Learning (DL), em português, Aprendizado Profundo, e das redes neurais convolucionais (CNNs), bem como a disponibilização de bancos de dados maiores ( Big Data ), tornaram possível a criação de softwares avançados e máquinas “pensantes”. Esses sistemas, além de serem dinâmicos, constantemente gerando algoritmos novos e mais precisos, se adaptam e corrigem erros, fornecendo ainda, informações que alimentam o banco de dados, simulando o aprendizado humano.

No cenário atual do rastreamento do câncer de mama, diante do aumento da sua incidência e da demanda por exames de rastreio, como a mamografia, se faz necessário otimizar a interpretação de imagens diagnósticas. A IA vem demonstrando ser uma oportunidade de melhorar a acurácia e a eficiência do trabalho do médico radiologista, com inúmeros usos potenciais nessa área, que vão desde a detecção do câncer, passando pela verificação da qualidade dos exames, até a predição de risco.

Mamografia apresenta distorção arquitetural no quadrante superior lateral da mama direita

IA: pontuação de anormalidade de 83 % (software Lunit Insight MMG)

Anatomopatológico: Carcinoma ductal invasivo

Uma das aplicações da IA no diagnóstico do câncer de mama é auxiliar na detecção e classificação de lesões suspeitas em imagens de mamografia e de tomossíntese. Tudo é visto aos olhos dessa rede neural: calcificações, nódulos, assimetrias e, até mesmo, distorções arquiteturais causadas por cirurgias prévias. As alterações são destacadas na imagem para o médico com elementos gráficos (setas, círculos, mapas de cor), que variam de acordo com o fabricante.

Nas figuras a seguir, demonstraremos algumas imagens de mamografia em que a IA apresentou boa acurácia, auxiliando o médico radiologista na detecção de lesões.

Mamografia demonstra nódulo irregular no quadrante inferior medial da mama esquerda.

IA: pontuação de anormalidade de 99% (software Lunit Insight MMG)

Anatomopatológico: Carcinoma invasivo

Inúmeros estudos têm sido publicados com modelos diferentes de utilização da IA no auxílio à detecção. Alguns avaliam o uso concomitante da IA na interpretação das imagens pelo radiologista e no apoio à decisão diagnóstica.

Mamografia demonstra calcificações pleomórficas agrupadas no quadrante superior lateral da mama esquerda

IA: pontuação de anormalidade de 98% (software Lunit Insight MMG)

Anatomopatológico: Carcinoma ductal in situ