Médicos que usam IA detectam câncer de mama com mais frequência do que qualquer um sozinho

O device que está sendo testado vem da Vara, startup sediada na Alemanha que também liderou o estudo. A IA da empresa já é usada em mais de um 4to dos centros de rastreamento de câncer de mama da Alemanha e foi introduzida no início deste ano em um medical institution no México e outro na Grécia.

A equipe de Vara, com a ajuda de radiologistas do Health center Universitário de Essen, na Alemanha, e do Memorial Sloan Kettering Most cancers Heart, em Nova York, testou duas abordagens. No primeiro, a IA trabalha sozinha para analisar mamografias. No outro, a IA distingue automaticamente entre varreduras que parecem normais e aquelas que levantam uma preocupação. Encaminha os últimos a um radiologista, que os revisaria antes de ver a avaliação da IA. Em seguida, a IA emitiria um aviso se detectasse câncer quando o médico não detectou.

Para treinar a rede neural, Vara alimentou os dados de IA de mais de 367.000 mamografias – incluindo notas de radiologistas, avaliações originais e informações sobre se o paciente teve câncer – para aprender como colocar esses exames em um dos três baldes: “confiante customary ”, “não confiante” (no qual nenhuma previsão é dada) e “câncer confiante”. As conclusões de ambas as abordagens foram então comparadas com as decisões que radiologistas reais originalmente tomaram em 82.851 mamografias provenientes de centros de triagem que não contribuíram com exames usados ​​para treinar a IA.

A segunda abordagem – médico e IA trabalhando juntos – foi 3,6% melhor na detecção de câncer de mama do que um médico trabalhando sozinho e gerou menos alarmes falsos. Ele conseguiu isso enquanto automaticamente deixava de lado os exames classificados como normais com confiança, o que representava 63% de todas as mamografias. Essa intensa racionalização pode reduzir a carga de trabalho dos radiologistas.

Após os exames de câncer de mama, os pacientes com um exame customary são encaminhados, enquanto um exame anormal ou pouco claro desencadeia o teste de acompanhamento. Mas radiologistas examinando mamografias perder 1 em cada 8 cânceres. Fadiga, excesso de trabalho e até mesmo a hora do dia afetam o quão bem os radiologistas podem identificar tumores à medida que visualizam milhares de exames. Sinais que são visualmente sutis também são geralmente menos propensos a disparar alarmes, e tecido mamário denso – encontrado principalmente em pacientes mais jovens – torna os sinais de câncer mais difíceis de ver.

Os radiologistas que usam a IA no mundo actual são obrigados pela lei alemã a examinar todas as mamografias, pelo menos olhando aquelas que a IA considera boas. A IA ainda os ajuda pré-preenchendo relatórios de exames rotulados como normais, embora o radiologista sempre possa rejeitar a chamada da IA.

Thilo Töllner, radiologista que dirige um centro alemão de rastreamento de câncer de mama, u.s. o programa há dois anos. Ele às vezes discorda quando a IA classifica as varreduras como normais confiantes e preenche relatórios manualmente para refletir uma conclusão diferente, mas ele diz que “os normais são quase sempre normais”. Principalmente, “você só precisa pressionar input”.

Mamografias que a IA rotulou como ambíguas ou “câncer confiante” são encaminhadas a um radiologista – mas somente depois que o médico oferece uma avaliação inicial e independente.