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Sistemas de inteligência artificial (IA) podem aumentar as chances de detecção de casos de câncer de mama a partir de análises de mamografias. É o que afirma um grupo de pesquisadores da ​​Universidade de Lübeck, na Alemanha, em um estudo publicado em janeiro de 2025 na revista científica Nature Medicine. Eles desenvolveram uma ferramenta de IA para detecção de tumores de mama e a testaram pela primeira vez em um ambiente real.

Os pesquisadores analisaram dados de 461.818 mulheres que participaram de um programa de triagem de câncer de mama voltado para pacientes assintomáticas com idade entre 50 e 69 anos na Alemanha entre julho de 2021 e fevereiro de 2023. Todos os exames foram analisados independentemente por dois radiologistas. No entanto, em quase metade deles (260.739), pelo menos um dos especialistas utilizou a ferramenta de IA para ajudá-lo na análise.

O software desenvolvido pelos pesquisadores não apenas rotula visivelmente os exames que considera não suspeitos como "normais", como também emite um alerta de segurança quando um exame que classifica como suspeito é considerado não suspeito pelo radiologista, destacando a área da imagem que merece mais atenção.

Ao todo, 2.881 pacientes foram diagnosticadas com câncer de mama, sendo a taxa de detecção 17,6% mais alta no grupo cuja análise contou com ajuda da IA — 6,70 por mil mulheres, ao passo que no grupo padrão essa razão foi de 5,70 por mil mulheres. Ou seja, a IA ajudou a identificar um caso a mais a cada mil mulheres examinadas.

A ferramenta emitiu 3.959 alertas de segurança, o que permitiu aos profissionais médicos diagnosticarem 204 casos de câncer de mama. Em contrapartida, 20 diagnósticos teriam sido perdidos caso os radiologistas não tivessem examinado as imagens classificadas como "normais" pela IA.

Os pesquisadores consideram os resultados promissores, uma vez que reforçam o potencial da tecnologia para aumentar a velocidade com que os radiologistas analisam exames de mamografias, diminuindo sua carga de trabalho e permitindo um diagnóstico mais rápido da doença

Na Alemanha, o programa de rastreamento de câncer de mama exige que dois radiologistas avaliem de forma independente as mamografias de cada paciente, procurando por manchas, massas anormais e outras peculiaridades. Se um deles suspeitar de algum problema, um terceiro radiologista é consultado para determinar se a pessoa precisa de mais exames. O problema é que aproximadamente 3 milhões de mulheres passam por essa triagem a cada ano, gerando 24 milhões de imagens que precisam ser analisadas, o que representa uma grande carga de trabalho para os radiologistas.

O câncer de mama é um dos mais incidentes no mundo. Somente em 2022, 2,3 milhões de mulheres foram diagnosticadas com a doença; 670 mil morreram. Esse cenário tem feito com que pesquisadores de universidades e empresas invistam cada vez mais em estratégias para melhorar e acelerar o diagnóstico da doença, aumentando as chances de cura e diminuindo a agressividade do tratamento.

Em 2016, o Google iniciou um projeto envolvendo modelos de redes neurais profundas (deep learning) para auxiliar médicos na detecção de câncer de mama metastático, quando o tumor se espalha para outros órgãos do corpo. Já em 2021, o Google Health conduziu pesquisas clínicas em parceria com a Northwestern Medicine, em Chicago, para explorar o uso da IA no diagnóstico da doença. O modelo, testado em pacientes reais, obteve resultados surpreendentes: os falsos negativos foram reduzidos em 9,4% e os falsos positivos em 5,7%. Além disso, a IA foi capaz de analisar uma mamografia corretamente em menos de dois minutos.

No Brasil, a startup Huna, fundada em 2022, vem desenvolvendo soluções baseadas em IA para apoiar a detecção precoce de tumores de mama por meio de exames de sangue de rotina feitos anualmente. Até agora, mais de 500 mil mulheres já foram rastreadas com a tecnologia.

Outro exemplo de startup brasileira que aposta na IA para aprimorar o diagnóstico da doença é a Linda Lifetech, fundada em 2017. Sua proposta consiste em um sensor infravermelho que captura a imagem da mama e a envia para um servidor na nuvem. De lá, com ajuda de algoritmos de inteligência artificial, a imagem é comparada com um banco de dados com mais de 5 milhões de informações em busca de indícios de lesões cancerígenas.