Aplicação da Inteligência Artificial no screening de câncer de mama

Score baseado em Inteligência Artificial para avaliação de exames de mamografia permite predição de câncer de mama invasivo 

O screening precoce no câncer de mama é, atualmente, uma das grandes frentes de incentivo da área oncológica dada evidências reais de que o exame de mamografia é agente ativo na redução da mortalidade atribuída a esse tipo tumoral. Parte do viés presente nesse screening é o fato de que sua interpretação, ainda que baseada em mamografias digitais, perpassa por um processo subjetivo estando sujeito a resultados falso-positivos ou ao não diagnóstico em situações em que o câncer não foi visível ao radiologista. Uma possibilidade de diminuição dessas intercorrências é a utilização de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) que por meio da criação de algoritmos integrados e complexos, permite extração automática e análises de dados complexos. Portanto, torna-se possível preparar um algoritmo para detectar o câncer de mama por meio de exames de mamografia. 

Diante da ausência de evidências que suportem a contribuição da IA em realizar predições de risco a longo prazo em câncer de mama avançado ou tumor de intervalo, Celine M. Vachon e colaboradores avaliaram a mamografia de 2412 mulheres realizadas entre 2 e 5,5 anos antes do diagnóstico oncológico em comparação à mamografia de 4995 mulheres controles devidamente balanceadas. Sendo assim, foram avaliados dois parâmetros: Breast Imaging Reporting (IA – score de malignidade de 1 a 10) e o Data System Density (baseado em medidas de densidade volumétrica). 

Por meio de regressão logística, o teste estatístico retornou que o aumento de uma unidade no score IA está associado ao aumento de 20% de chance de câncer de mama invasivo (OR = 1,20; 95% CI: 1,17-1,22; AUC = 0,63; 95% CI: 0,62-0,64), possibilidade de risco aumentada igualmente para os tumores de mama de intervalo (OR = 1,20; 95% CI: 1,13-1,27; AUC = 0,63) e parâmetro de densidade (OR = 1,23; 95% CI: 1,16-1,31; AUC = 0,64). O score IA aumentou a predição em todos os tipos tumorais em modelos que incluíam medidas de densidade e, dessa forma, a discriminação em câncer de mama avançado, baseada na AUC (área abaixo da curva) aumentou de 0,624 para 0,679, representando uma variação de 0,065 (p=0,01). Essa mesma avaliação não alcançou diferença estatística no caso dos tumores de intervalo. 

Sendo assim, os resultados desse estudo demonstram que a combinação do algoritmo score IA associado às mensurações de densidade permitem predição de risco a longo prazo em câncer de mama invasivo, especialmente dos casos avançados. 

Referência:  

1. Marinovich ML, Wylie E, Lotter W, et al. Artificial intelligence (AI) to enhance breast cancer screening: protocol for population-based cohort study of cancer detection. BMJ Open. 2022. 
2. Vachon CM, Scott CG, Norman AD, et al. Impact of Artificial Intelligence System and Volumetric Density on Risk Prediction of Interval, Screen-Detected, and Advanced Breast Cancer. J Clin Oncol. 2023.