Recentemente, foi publicado na revista cientifica Cancer Imaging um estudo multicêntrico retrospectivo na Região Sul da Dinamarca que examinou a precisão da detecção do câncer de mama por soluções de Inteligência Artificial (IA) em uma população de rastreamento mamográfico.
Foram analisadas 272.008 estudos de mamografia de 158.732 mulheres entre agosto de 2014 e agosto de 2018. O estudo avaliou a precisão do rastreio mamário e detecção do câncer de mama em dois cenários:
No primeiro cenário, foi identificado que a leitura por um único leitor alcançou 63,7% de sensibilidade e 97,8% de especificidade na detecção de lesões mamárias, enquanto apenas a solução de IA atingiu os mesmos 63,7% de sensibilidade (menos 1,3% com p < 0.0001 para todas as métricas), e 96,5% de especificidade, porém mais 1,3% de taxa de verdadeiros positivos.
Já no segundo cenário, foi avaliado que a dupla leitura por especialistas alcançou 73,9% de sensibilidade e 97,9% de especificidade, enquanto o uso da IA somada a um especialista superou a sensibilidade, atingindo 76,2% (mais 2,3% com p = 0.0004) e uma especificidade de 97,3% (menos 0,6%) que a leitura dupla por especialistas.
Estes números refletem a capacidade das soluções de IA no apoio ao diagnóstico de exames de mamografia e rastreio do câncer de mama. Apesar do uso destas ferramentas poder interferir e reduzir um pouco a especificidade das análises, seu potencial de aumento na sensibilidade no diagnóstico é significativo. Principalmente se avaliarmos a combinação da IA + especialista, que não só alcançou, mas também superou a sensibilidade da dupla leitura, evidenciando a sua capacidade de apoiar o rastreio e conclusão do diagnóstico identificando lesões que poderiam passar desapercebidas em uma leitura única.
Essa é a nossa proposta com a Delfos Mamografia, a primeira ferramenta brasileira de IA para apoio ao diagnóstico de exames mamários. Nossa solução visa justamente ser uma ferramenta de apoio ao diagnóstico, automatizando tarefas de menor valor cognitivo, e apoiando os radiologistas na tomada de decisão diagnóstica. Contribuímos assim com o aumento da precocidade do câncer de mama, e maiores chances de recuperação das pacientes.
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