{"id":14027,"date":"2025-12-07T12:26:08","date_gmt":"2025-12-07T15:26:08","guid":{"rendered":"https:\/\/fatoelado.com\/?p=14027"},"modified":"2025-12-07T12:26:08","modified_gmt":"2025-12-07T15:26:08","slug":"ia-preve-risco-de-cancer-de-mama-com-5-anos-de-antecedencia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fatoelado.com\/?p=14027","title":{"rendered":"IA prev\u00ea risco de c\u00e2ncer de mama com 5 anos de anteced\u00eancia"},"content":{"rendered":"
Modelo de intelig\u00eancia artificial analisa mamografias para avaliar risco do desenvolvimento da doen\u00e7a. T\u00e9cnica pode ajudar a identificar casos n\u00e3o detectados pelo exame tradicional.<\/h2>\n
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Todos os anos, cerca de 2,3 milh\u00f5es de casos de c\u00e2ncer de mama s\u00e3o diagnosticados em todo o mundo, e aproximadamente 670 mil mulheres morrem em decorr\u00eancia da doen\u00e7a.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n
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“O c\u00e2ncer de mama \u00e9 a principal causa de morte por c\u00e2ncer entre as mulheres, mesmo com a triagem por mamografia”, afirma a m\u00e9dica Christiane Kuhl, da Universidade T\u00e9cnica da Ren\u00e2nia do Norte-Vestf\u00e1lia em Aachen (RWTH Aachen).<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n
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O motivo \u00e9 que muitos casos de c\u00e2ncer de mama n\u00e3o s\u00e3o detectamos por meio da mamografia, pelo menos n\u00e3o em est\u00e1gio inicial. Kuhl explica que em particular tumores agressivos e de crescimento r\u00e1pido muitas vezes n\u00e3o s\u00e3o vis\u00edveis nas mamografias. S\u00e3o justamente esses tumores que matam muitas mulheres.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n
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Agora um novo algoritmo promete reorientar a triagem: um modelo de intelig\u00eancia artificial (IA) consegue avaliar com elevada precis\u00e3o, simplesmente analisando dados de imagens de mamografia, o risco de uma pessoa desenvolver c\u00e2ncer de mama nos pr\u00f3ximos cinco anos.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n
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Num estudo, mulheres identificadas pelo algoritmo como tendo alto risco de desenvolver c\u00e2ncer de mama de fato apresentaram uma probabilidade significativamente maior de desenvolver a doen\u00e7a do que mulheres identificadas pela IA como tendo “risco normal”.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n
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“Essas mulheres desenvolveram c\u00e2ncer de mama quatro vezes mais frequentemente do que aquelas com baixa pontua\u00e7\u00e3o na IA”, diz Kuhl, que \u00e9 a autora principal do estudo. “Com a IA que desenvolvemos, podemos prever com muito mais precis\u00e3o que uma mulher desenvolver\u00e1 c\u00e2ncer de mama nos pr\u00f3ximos cinco anos \u2013 com base em mamografias que n\u00e3o apresentam sinais da doen\u00e7a.”<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n
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\nIntelig\u00eancia artificial acelera diagn\u00f3stico de c\u00e2ncer de mama em cidades de SC \u2014 Foto: NSC TV<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
Em geral, uma mamografia de rastreamento de c\u00e2ncer de mama \u00e9 recomendada de forma sistem\u00e1tica para mulheres de 50 a 74 anos, a cada dois anos. No entanto, o risco individual de desenvolver a doen\u00e7a \u2013 e, portanto, a necessidade de uma detec\u00e7\u00e3o precoce eficaz \u2013 varia consideravelmente de uma mulher para a outra.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n
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Por isso, Kuhl defende o rastreamento individualizado do c\u00e2ncer de mama. Afinal, a precis\u00e3o da mamografia tamb\u00e9m varia significativamente de mulher para mulher: quanto mais denso o tecido mam\u00e1rio, maior o risco de desenvolver a doen\u00e7a \u2013 e pior a identifica\u00e7\u00e3o pela mamografia. Muitas mulheres n\u00e3o sabem disso, conta a m\u00e9dica.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n
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M\u00e9dicos recomendam que mulheres com densidade mam\u00e1ria extremamente alta fa\u00e7am resson\u00e2ncia magn\u00e9tica (RM) para detec\u00e7\u00e3o precoce, um exame que ajuda a identificar o c\u00e2ncer de mama em est\u00e1gio inicial de forma confi\u00e1vel.Embora a RM seja muito confi\u00e1vel, seu custo \u00e9 muitas vezes maior do que o da mamografia ou da ultrassonografia, que s\u00e3o menos confi\u00e1veis.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n
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IA pode decidir se RM \u00e9 necess\u00e1ria<\/h2>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
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Para identificar quais mulheres precisam de uma RM para detec\u00e7\u00e3o precoce, o Cons\u00f3rcio Clairity (uma coopera\u00e7\u00e3o internacional de 46 institui\u00e7\u00f5es de pesquisa nos EUA, Canad\u00e1, Am\u00e9rica do Sul e Alemanha) desenvolveu o sistema de intelig\u00eancia artificial Clairity Breast, que foi treinado com centenas de milhares de mamografias das Am\u00e9ricas e da Europa.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n
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Ao contr\u00e1rio dos modelos de risco tradicionais, o algoritmo n\u00e3o requer informa\u00e7\u00f5es sobre hist\u00f3rico familiar, gen\u00e9tica ou estilo de vida. Ele calcula a probabilidade de c\u00e2ncer de mama exclusivamente a partir da mamografia e categoriza as mulheres em grupos de risco com base em limiares definidos.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n
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A IA reconhece n\u00e3o apenas a quantidade de tecido glandular, mas tamb\u00e9m sua textura, o que \u00e9 outro par\u00e2metro para o risco de c\u00e2ncer de mama. “Apenas cerca de 10% das mulheres t\u00eam esse tecido glandular extremamente denso. A grande maioria das que desenvolvem c\u00e2ncer de mama e recebem um diagn\u00f3stico tardio t\u00eam tecido menos denso”, afirma Kuhl.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n
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O avan\u00e7o crucial, em sua opini\u00e3o, \u00e9 que “a IA pode decidir em segundos se uma mulher precisa ou n\u00e3o de uma resson\u00e2ncia magn\u00e9tica para detec\u00e7\u00e3o precoce”.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n
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\nEstudos mostram que, em pa\u00edses onde a cobertura mamogr\u00e1fica atingiu 70%, houve uma queda de cerca de 35% na mortalidade por c\u00e2ncer de mama. \u2014 Foto: Adobe Stock<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
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Uma outra abordagem<\/h2>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
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Na maioria dos pa\u00edses, o rastreamento sistem\u00e1tico do c\u00e2ncer de mama come\u00e7a aos 50 anos, porque o risco aumenta significativamente com a idade e os benef\u00edcios da mamografia generalizada s\u00e3o estatisticamente comprovados a partir dessa idade.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n
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Embora as mulheres mais jovens tenham menos probabilidade de desenvolver c\u00e2ncer de mama, elas t\u00eam maior probabilidade de desenvolver tumores agressivos se vierem a ter a doen\u00e7a.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n
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“Na verdade, especialmente as mulheres mais jovens se beneficiariam da detec\u00e7\u00e3o precoce \u2013 desde que ela funcione”, afirma Kuhl. Pois justamente para mulheres mais jovens a mamografia costuma ser problem\u00e1tica: “Mulheres jovens geralmente t\u00eam tecido mam\u00e1rio denso \u2013 e isso torna a detec\u00e7\u00e3o precoce por mamografia especialmente dif\u00edcil”.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n
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Por\u00e9m, Kuhl diz que simplesmente reduzir a idade de rastreamento n\u00e3o \u00e9 muito eficaz. Em vez disso, ela defende uma abordagem em duas etapas. “Primeiro, mamografia para detec\u00e7\u00e3o precoce; em seguida, uma an\u00e1lise por IA deve ser realizada para determinar o risco de desenvolvimento da doen\u00e7a nos pr\u00f3ximos cinco anos.”<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n
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Se o algoritmo indicar um risco particularmente alto, uma resson\u00e2ncia magn\u00e9tica deve ser oferecida, e a mamografia deixa de ser necess\u00e1ria para essas mulheres.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n
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Autor: Alexander Freund<\/em><\/p>\n<\/div>\n
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Fonte: Portal G1. \nConfira esta e outras mat\u00e9rias na \u00edntegra pelo link: https:\/\/g1.globo.com\/saude\/noticia\/2025\/12\/07\/ia-preve-risco-de-cancer-de-mama-com-5-anos-de-antecedencia.ghtml<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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Estudos mostram que, em pa\u00edses onde a cobertura mamogr\u00e1fica atingiu 70%, houve uma queda de cerca de 35% na mortalidade por c\u00e2ncer de mama. \u2014 Foto: Adobe Stock<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n