Dr. Vignesh Arasu: "A inteligência artificial oferece um novo caminho para a previsão do risco de câncer de mama"

A IntraMed entrevistou Vignesh Arasu, MD, PhD, cientista pesquisador da Kaiser Permanente Northern California. Ele atua como radiologista de subespecialidade em imagens de mama no Kaiser Permanente Vallejo Medical Center.

Dr. Arasu pesquisa na intersecção de imagens médicas, câncer de mama e inteligência artificial (IA). Como investigador clínico integrado, ele avalia questões operacionais prioritárias no diagnóstico por imagem do câncer de mama para acelerar a implementação e a inovação. Como investigador principal, ele supervisiona dois estudos randomizados que investigam o uso de IA para o rastreamento do câncer de mama.

Dr. Arasu recebeu seu MD e completou sua residência em radiologia na Universidade da Califórnia, San Francisco (UCSF). Ele também é PhD em Epidemiologia e Ciência Translacional pela UCSF.

O câncer de mama é a segunda principal causa de morte por câncer entre as mulheres americanas, mas apenas 15% a 20% delas têm fatores de risco conhecidos. Esses fatores de risco tradicionais incluem a idade da mulher, histórico familiar, biópsias benignas anteriores, exposição ao estrogênio e densidade mamária.

Sabemos há décadas que um único recurso de imagem avaliado em uma mamografia – densidade da mama – aumenta o risco a longo prazo. Agora, a inteligência artificial nos permitiu identificar centenas de novos recursos em uma mamografia além da densidade da mama.

Atualmente, a IA mamográfica é usada principalmente para identificar o câncer de mama visível. Mas, como radiologista clínico e pesquisador, ele sabia que, além de identificar cânceres, a IA também poderia identificar características de risco futuras, além do fator único de densidade mamária. Achamos que seria interessante ver como esses algoritmos avaliam o risco futuro de câncer de mama de uma mulher em comparação com um modelo de risco padrão que incorpora esses fatores de risco tradicionais.

Nossas descobertas identificaram que os algoritmos de inteligência artificial podem ver biomarcadores de imagem em mamografias – além da densidade da mama – que nos dizem que estão ocorrendo mudanças no tecido mamário e que podem ser usadas para prever riscos. Isso sugeriu que a IA usada sozinha ou em combinação com os outros modelos de previsão de risco forneceu um novo caminho para a previsão de riscos no futuro.

Atualmente, a maioria dos algoritmos de IA treinados para ler mamografias são usados ​​para identificar o câncer visível para ajudar os radiologistas. O estudo sugeriu que podemos expandir o uso de IA e mamografia para ir além da detecção precoce para a previsão de risco. Apenas 15% a 20% das mulheres têm um fator de risco de câncer de mama conhecido que as coloca em risco aumentado de câncer de mama.

Se usarmos as pontuações de IA das mamografias em conjunto com esses fatores de risco tradicionais, podemos potencialmente identificar até 60% das mulheres com risco aumentado de desenvolver câncer de mama. Essas informações podem ser usadas para desenvolver recomendações de triagem personalizadas. Para algumas mulheres de alto risco, isso pode significar testes mais frequentes, com o objetivo de encontrar o câncer o mais cedo possível, quando o tratamento tem maior probabilidade de ser eficaz.

Gostaríamos de ver se podemos tornar os algoritmos de IA ainda mais precisos. Também precisamos de pesquisas futuras para determinar a melhor forma de usar as informações clinicamente.