O câncer de mama é a segunda principal causa de morte por câncer nos Estados Unidos, mas muitas mulheres desconhecem seus fatores de risco, diz Vignesh Arasu, M. D., pesquisador da Kaiser Permanente e radiologista especializado em imagens de mama.
Alas queria mudar isso e dar aos pacientes uma imagem mais clara dos seus riscos.
“Os fatores de risco tradicionais, conhecidos há décadas, incluem a idade da mulher, histórico familiar, biópsias benignas anteriores, exposição ao estrogênio e densidade mamária.” Identificando novos fatores de risco “Isso ajudará a identificar mulheres que poderiam se beneficiar de um maior rastreamento do câncer, com o objetivo de reduzir o diagnóstico avançado de câncer de mama e as mortes por câncer de mama”, diz Alas.
A IA, a mesma tecnologia que recentemente fez sucesso no ChatGPT, pode ser importante na previsão do risco de câncer de mama de uma pessoa, de acordo com um novo estudo liderado por Arasu publicado terça-feira na Radiology, um jornal da Sociedade Radiológica da América do Norte (RSNA). Pode ser útil.
O estudo abrangeu milhares de mamografias e mostrou que a IA superou um dos modelos de risco clínico padrão atualmente usados para prever o risco de desenvolvimento de câncer de mama em cinco anos, conhecido como Consórcio de Vigilância do Câncer de Mama.
“Isto sugere que a IA, utilizada isoladamente ou em combinação com os atuais modelos de previsão de risco, fornece novos caminhos para prever riscos futuros”, afirma Alas.
Especialistas em câncer de mama não envolvidos no estudo dizem que a pesquisa é promissora para os prestadores de cuidados de saúde e seus pacientes.
“A IA tem o potencial não apenas de ajudar os radiologistas a detectar cânceres de mama sutis, mas também de sinalizar pacientes que podem ter risco aumentado de câncer de mama na próxima década”, afirma a Escola de Medicina de Yale. radiologista de imagem e professor associado.
O estudo também apresenta novos casos de uso para IA.
“Esta é uma nova maneira de olhar para a IA”, disse Nina Stugin Vinkov, MD, chefe de imagens de mama da Northwell Health em Nova York. “Esta pesquisa não tem como objetivo encontrar cânceres que estão por aí. “Trata-se de encontrar pessoas que estão com alto risco de desenvolver câncer no futuro. Esta é uma forma realmente interessante e importante para a inteligência artificial desempenhar um papel.””
Alas explica que o estudo é retrospectivo, ou seja, analisa o que já aconteceu.
Allas e sua equipe começaram em 2016 com mamografia em Kaiser Palmente, no norte da Califórnia, e identificando mais de 324. 000 mulheres que não assinaram um câncer de mama.
A equipe analisou 13. 628 todos os participantes.
“Em seguida, examinamos qual mulher desenvolveu câncer de mama entre 2016 e 2021. Comparando essas mulheres com 13. 435 de 324. 000 mulheres que não desenvolveram câncer de mama”.
Os pesquisadores rastrearam cada participante até 2021.
“Avaliamos cinco algoritmos de inteligência artificial e criamos uma pontuação negativa de mamografia desde 2016″, diz Arasu.”Essas pontuações destina m-se a detectar o câncer de mama, mas agora avaliamos se essa mesma pontuação pode prever futuros riscos de câncer até cinco anos”.
“Também avaliamos o risco de câncer de mama com base em fatores de perigo convencionais desde 2016, usando o modelo de risco clínico do BCSC Cancer Surveillance Consortium”.
O consórcio de levantamento do câncer de mama (BCSC) é amplamente utilizado como modelo de previsão de risco de câncer de mama. Calcule os escores de risco usando outros fatores, como informações aut o-relatadas e idade, histórico familiar de câncer de mama, história do parto e densidade da mama.
Gap decisivo?
“Existem muitos fatores que afetam se o risco de desenvolvimento de câncer é alto, mas em alguns casos não está ciente disso”, disse Vincov.
Por exemplo, se você for adotado ou separado de seus pais, talvez não conheça o histórico familiar de câncer de mama.
A IA pode mudar isso? Então Arasu avaliou:
Allas verificou qual mulher era melhor para prever qual mulher seria diagnosticada com câncer de mama “.
“Este estudo sugere que os modelos de avaliação de risco de IA podem melhorar a identificação de pacientes de risco intermediário que provavelmente desenvolverão câncer de mama em cinco anos”, diz Andrejeva-Wright.”Além disso, este estudo pode melhorar a identificação de pacientes que podem se beneficiar do grupo de risco intermediário, aplicando o modelo de avaliação de risco do BCSC em combinação com o modelo de avaliação de risco de IA. Sugiro isso”.
