Estudo da IA: Detecção revolucionária precoce do câncer de mama na Alemanha!

Um estudo atual da Universidade de Lübeck e do Hospital Universitário de Schleswig-Holstein (UKSH) mostra que o uso da inteligência artificial (AI) pode melhorar significativamente a detecção precoce do câncer de mama. Os resultados deste estudo foram publicados na revista Nature Medicine . Durante a investigação, dados de mais de 460.000 mulheres foram avaliados entre 2021 e 2023 no Programa de Triagem de Mamografia (MSP) na Alemanha.

O estudo mostra que a IA pode aumentar a taxa de descoberta de câncer de mama em quase 18 % sem aumentar a taxa de alarmes falsos ou exames adicionais desnecessários. Cerca de metade das mamografias foi avaliada com IA, enquanto a outra metade era tradicionalmente examinada por radiologistas. Verificou -se que KI por 1.000 mulheres descobriram 6,7 casos de câncer de mama, em comparação com 5,7 casos no grupo controle. Esses resultados indicam que o câncer de mama adicional pode ser descoberto pela IA.

Expectativas e efeitos do estudo

Alexander Katalinic, diretor do Instituto de Medicina Social e Epidemiologia e Chefe do Estudo Praim, expressou otimista sobre as previsões aprimoradas para mulheres com câncer de mama. Em Schleswig-Holstein, em particular, as mulheres com seguro de saúde estatutárias entre 50 e 75 anos têm a oportunidade de fazer um exame gratuito de raio-x da mama a cada dois anos. Isso é particularmente importante porque o câncer de mama é o câncer mais comum em mulheres na Alemanha, com 78.000 novos casos anualmente.

O uso da IA ​​não só poderia apenas estreitar lacunas de diagnóstico, mas também reduzir significativamente a carga de trabalho para os radiologistas. Todos os anos, os radiologistas avaliam cerca de 24 milhões de imagens individuais como parte do programa de triagem, que sublinha a relevância de novas tecnologias para apoiar os especialistas. De acordo com Stefan Bunk, CTO da Vara, o uso da IA ​​oferece um grande potencial para melhorar os programas de triagem global, e o número de reordenados pode ser reduzido em até 15 %, enquanto o reconhecimento de acusações de IA discreta pode ser significativamente aumentado.