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:
- 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.
- 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.
