Um novo modelo de inteligência artificial (IA) é capaz de prever, com alta precisão, o risco de uma mulher desenvolver câncer de mama até cinco anos antes do diagnóstico. A tecnologia analisa apenas dados de mamografias, oferecendo uma possibilidade inédita de identificar casos que passam despercebidos nos exames tradicionais.
Todos os anos, cerca de 2,3 milhões de novos casos de câncer de mama são registrados no mundo, que resulta em aproximadamente 670 mil mortes. “O câncer de mama é a principal causa de morte por câncer entre as mulheres, mesmo com a triagem por mamografia”, afirma Christiane Kuhl, médica da Universidade Técnica da Renânia do Norte-Vestfália (RWTH Aachen), na Alemanha.
Segundo Kuhl, tumores agressivos e de crescimento rápido geralmente não aparecem nas mamografias iniciais, justamente os tipos que mais ameaçam a vida das pacientes.
O novo algoritmo, desenvolvido por um consórcio internacional, promete mudar o cenário. Em um estudo recente, mulheres classificadas pela IA como de alto risco tiveram uma probabilidade quatro vezes maior de desenvolver câncer de mama nos cinco anos seguintes do que aquelas avaliadas como de risco normal.
Rastreio
Hoje, as diretrizes recomendam mamografias a cada dois anos para mulheres entre 50 e 74 anos. Mas o risco individual varia amplamente, assim como a eficácia da própria mamografia. Quanto mais denso o tecido mamário, maior a dificuldade do exame em detectar lesões e maior o risco de câncer. “Muitas mulheres desconhecem essa particularidade”, diz Kuhl.
Para quem tem densidade mamária extremamente alta, médicos já recomendam ressonância magnética (RM), considerada o método mais confiável de detecção precoce. Porém, o custo elevado do exame limita seu uso.
Criado pelo Consórcio Clairity, parceria entre 46 instituições das Américas e da Europa, o sistema Clairity Breast usa centenas de milhares de mamografias para estimar o risco de forma automatizada. Diferentemente de modelos tradicionais, ele não exige dados sobre histórico familiar, genética ou estilo de vida. A análise é baseada exclusivamente na imagem.
Além da densidade, o algoritmo identifica padrões de textura no tecido glandular, outro fator que influencia o risco de desenvolvimento da doença.
Para Kuhl, o grande avanço é a velocidade. “A IA pode decidir em segundos se uma mulher precisa ou não de uma ressonância magnética para detecção precoce.”
Impacto no diagnóstico
Segundo estudos citados pela pesquisadora, países que atingiram 70% de cobertura mamográfica registraram redução de cerca de 35% na mortalidade por câncer de mama. A nova tecnologia tem o potencial de ampliar ainda mais esse impacto, especialmente ao direcionar exames mais sensíveis para quem realmente precisa.
A maioria dos programas de rastreamento só começa aos 50 anos, quando o risco aumenta. Mulheres mais jovens têm menor incidência da doença, mas quando desenvolvem câncer, tendem a apresentar tumores mais agressivos.
O problema é que, nessas mulheres, a mamografia é menos eficiente justamente por causa da maior densidade mamária. Para Kuhl, simplesmente reduzir a idade de início do rastreamento não resolve. Ela propõe um sistema em duas etapas: mamografia inicial e análise de risco por IA para determinar a necessidade de ressonância.
A expectativa dos pesquisadores é que o uso combinado de IA e exames de imagem permita diagnósticos mais precoces e mais precisos, e que, no futuro, ajude a reduzir significativamente as mortes causadas pelo câncer de mama.
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