IA superou o modelo de risco padrão na previsão do câncer de mama

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Em um grande estudo de milhares de mamografias, os algoritmos de inteligência artificial (IA) superaram o modelo de risco clínico padrão para prever o risco de câncer de mama em cinco anos. Os resultados do estudo foram publicados na Radiology, uma revista da Radiological Society of North America (RSNA).

O risco de câncer de mama de uma mulher geralmente se calcula utilizando modelos clínicos como o modelo de risco do Breast Cancer Surveillance Consortium (BCSC), que utilizou informações autorrelatadas e outras informações sobre a paciente, incluindo idade, histórico familiar de doenças, se ela teve filhos e se ela tem mamas densas, para calcular um escore de risco.

“Os modelos de risco clínico dependem da coleta de informações de diferentes fontes, que nem sempre está disponível” disse o pesquisador principal Vignesh A. Arasu, M.D., Ph.D., pesquisador científico e radiologista na Kaiser Permanente Northern California. “Os avanços recentes na aprendizagem profunda da IA nos mostra a capacidade de extrair centenas a milhares de características mamográficas adicionais”.

Em um estudo retrospectivo, o Dr. Arasu usou dados associados com mamografias 2D de detecção negativa (sem evidência visível de câncer) realizadas em 2016. Das 324.009 mulheres rastreadas em 2016 que atenderam aos critérios de elegibilidade, uma subcoorte aleatória de 13.628 mulheres foi selecionada para análise. Além disso, também foram estudadas as 4.584 pacientes no grupo de elegibilidade que foram diagnosticadas com câncer dentro de cinco anos da mamografia original de 2016. Todas as mulheres foram acompanhadas até 2021.

“Selecionamos mamografias de todo o ano de triagem realizadas em 2016, portanto, nossa população de estudo é representativa das comunidades do norte da Califórnia”, disse o Dr. Arasu.

Os pesquisadores dividiram o período de estudo de cinco anos em três períodos: risco de câncer de intervalo ou câncer incidente diagnosticado entre 0 e 1 ano; risco futuro de câncer, ou cânceres incidentes diagnosticados entre um e cinco anos; e todos os riscos de câncer, ou cânceres incidentes diagnosticados entre 0 e 5 anos.

Usando as mamografias de detecção de 2016, cinco algoritmos de IA geraram pontuações de risco para o câncer de mama durante o período de 5 anos, incluindo os algoritmos acadêmicos utilizados por investigadores e três algoritmos disponíveis comercialmente. Os escores de risco foram então comparados entre si e com o escore de risco clínico BCSC.

“Todos os cinco algoritmos de IA tiveram um desempenho melhor do que o modelo de risco BCSC na previsão do risco de câncer de mama de 0 a 5 anos”, disse o Dr. Arasu. “Esse forte desempenho preditivo ao longo do período de cinco anos sugeriu que a IA estar identificando tanto os cânceres perdidos quanto as características do tecido mamário que ajudam a prever o desenvolvimento futuro do câncer. Algo sobre mamografias nos permite rastrear o risco de câncer de mama. Esta é a 'caixa preta' da IA.”

Alguns dos algoritmos de IA se destacaram na previsão de pacientes com alto risco de câncer, que geralmente é agressivo e pode exigir uma segunda leitura de mamografia, exames de acompanhamento ou imagens de curto intervalo. Olhando para as mulheres com o maior risco de 10% como exemplo, a IA previu até 28% dos cânceres em comparação com os 21% previstos pelo BCSC.

Mesmo os algoritmos de IA treinados para horizontes de tempo curtos (tão baixos quanto 3 meses) foram capazes de prever o risco futuro de câncer por até cinco anos, quando nenhum câncer foi clinicamente detectado pela mamografia de rastreamento. Quando usados ​​em combinação, os modelos de risco AI e BCSC melhoraram ainda mais a previsão do câncer.

“Estamos buscando uma média precisa, eficiente e escalável para compreender o risco de câncer de mama das mulheres” disse, o Dr. Arasu.

O Dr. Arasu disse que algumas instituições já estão utilizando IA para ajudar os radiologistas a detectar o câncer nas mamografias. A pontuação de risco futura de uma pessoas, que o IA leva alguns segundos para gerar, pode ser integrado ao relatório de radiologia compartilhado com o paciente e seu médico.

“A IA para a previsão do risco de câncer nos oferece a oportunidade de individualizar a atenção de cada mulher, que não está disponível sistematicamente”, disse. “É uma ferramenta que poderia nos ajudar a evoluir a medicina personalizada e de precisão”.