Uma pesquisa publicada na Clinical Cancer Research, demonstrou que a inteligência artificial (IA) pode diferenciar mamografias falso-positivas para câncer de mamografias com achados verdadeiramente malignos (positivas).

A mamografia é um importante exame de rastreamento que permite detectar o câncer de mama de forma precoce, com impacto na redução da mortalidade; no entanto, há atualmente alta taxa de interpretações falso-positivas que levam a biopsias mamárias desnecessárias. “Isso pode resultar em estresse psicológico indevido para as pacientes e também a aumento na carga de trabalho clínico e nos custos médicos. Dessa forma, pesquisas sobre possíveis métodos para reduzir falsos-positivos na mamografia de rastreamento são importantes a serem desenvolvidas.”, de acordo com Shandong Wu, professor assistente de Radiologia, Informática Biomédica, Bioengenharia e Ciência Clínica e Translacional do Departamento de Radiologia na Universidade de Pittsburgh, Pensilvânia.

Inteligência artificial diferencia falso-positivos em mamografias de achados malignos e benignos | STAR Telerradiologia

Wu et al. construíram modelos de rede neural convolucional de deep learning (CNN) para classificar os achados das imagens de mamografia como malignos, negativos ou falso-positivos. Foram utilizadas mais de 14 mil imagens de mais de 3 mil pacientes para treinar e testar os modelos de CNN.

“Foi possível demonstrar que há características de imagem únicas para imagens benignas que o deep learning pode identificar e potencialmente ajudar os radiologistas a tomar decisões melhores” e “em última análise, beneficiar os pacientes”, disse Wu, na mesma declaração.