Segundo a pesquisa, profissionais que escolheram usar a ferramenta no diagn\u00f3stico foram capazes de identificar um em cada mil casos extras da doen\u00e7a<\/p>\n\n\n\n
Recentemente, diversos estudos t\u00eam mostrado o potencial da intelig\u00eancia artificial (IA) para acelerar o diagn\u00f3stico precoce de doen\u00e7as e aprimorar tratamentos j\u00e1 existentes. Agora, um novo trabalho feito por pesquisadores da Universidade de L\u00fcbeck, na Alemanha, mostrou que modelos de IA podem ajudar a detectar c\u00e2ncer de mama e reduzir a carga de trabalho dos m\u00e9dicos.<\/p>\n\n\n\n
Segundo a pesquisa, radiologistas que escolheram usar a IA no diagn\u00f3stico foram capazes de identificar um em cada mil casos extras de c\u00e2ncer de mama. O trabalho foi publicado na revista cient\u00edfica na Nature Medicine na ter\u00e7a-feira (7).<\/p>\n\n\n\n
Para chegar aos resultados, os radiologistas examinaram 461.818 mulheres em 12 locais de triagem de c\u00e2ncer de mama na Alemanha, entre julho de 2021 e fevereiro de 2023. Para cada pessoa, eles puderam escolher se usariam ou n\u00e3o IA, o que resultou em 260.739 sendo verificados por IA mais um radiologista, com os 201.079 pacientes restantes verificados apenas por um radiologista.<\/p>\n\n\n\n
A ferramenta de IA rotula visivelmente os exames que considera n\u00e3o suspeitos para c\u00e2ncer de mama como \u201cnormais\u201d, mas tamb\u00e9m emite um alerta de \u201crede de seguran\u00e7a\u201d quando um exame que ela considera como \u201csuspeito\u201d foi julgado \u201cn\u00e3o suspeito\u201d pelo radiologista. Nesse caso, o modelo destaca a \u00e1rea da varredura que deve ser reanalisada.<\/p>\n\n\n\n
Os profissionais que optaram por usar IA detectaram com sucesso c\u00e2ncer de mama a uma taxa de 6,7 ocorr\u00eancias em cada 1.000 exames, um valor 17,6% maior do que os 5,7 por 1.000 exames entre aqueles que escolheram n\u00e3o usar IA.<\/p>\n\n\n\n
Al\u00e9m disso, quando as mulheres foram submetidas \u00e0s bi\u00f3psias ap\u00f3s um diagn\u00f3stico suspeito de c\u00e2ncer, aquelas diagnosticadas com IA tinham 64,5% de probabilidade de ter c\u00e9lulas cancer\u00edgenas encontradas no exame, em compara\u00e7\u00e3o com 59,2% das pacientes em que a IA n\u00e3o foi usada.<\/p>\n\n\n\n
J\u00e1 a \u201crede de seguran\u00e7a\u201d da ferramenta foi acionada 3.959 vezes no grupo de IA, e levou a 204 diagn\u00f3sticos de c\u00e2ncer de mama. Por outro lado, 20 diagn\u00f3sticos da doen\u00e7a no grupo analisado pela ferramenta teriam sido perdidos se os cl\u00ednicos n\u00e3o tivessem examinado os exames considerados \u201cnormais\u201d pela IA.<\/p>\n\n\n\n
Em entrevista ao jornal brit\u00e2nico The Guardian, o professor Alexander Katalinic, coautor do estudo, diz que a abordagem poderia \u201cmelhorar a taxa de detec\u00e7\u00e3o sem aumentar os danos para as mulheres que participam do rastreamento do c\u00e2ncer de mama\u201d, al\u00e9m de reduzir a carga de trabalho dos radiologistas.<\/p>\n\n\n\n
A equipe de pesquisadores afirma que a taxa em que mulheres foram chamadas de volta para investiga\u00e7\u00e3o adicional como resultado de um exame suspeito foi aproximadamente a mesma.<\/p>\n\n\n\n
\u201cEm nosso estudo, tivemos uma taxa de detec\u00e7\u00e3o mais alta sem ter uma taxa mais alta de falsos positivos\u201d, disse Katalinic. \u201cEste \u00e9 um resultado melhor, com o mesmo dano.\u201d<\/p>\n\n\n\n
Fonte: CNN Brasil<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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