Inteligência artificial independente - O futuro da triagem para câncer de mama?

Embora os computadores desempenhem um papel na interpretação de mamografias há pelo menos duas décadas, seu impacto no desempenho não atendeu às expectativas. No entanto, nos últimos cinco anos, o campo da análise de imagens médicas passou por uma revolução devido à introdução de redes neurais convolucionais de aprendizado profundo - uma forma de inteligência artificial (IA). Devido ao seu desempenho consideravelmente superior em comparação com os métodos convencionais de detecção assistida por computador, esses algoritmos de IA resultaram em um renovado interesse em seu potencial para interpretar imagens mamárias de forma independente. Para isso, primeiro a real capacidade dos algoritmos, em comparação com os radiologistas mamários, precisa ser bem compreendida. Embora estudos iniciais tenham apontado para um desempenho comparável entre sistemas de IA e radiologistas mamários na interpretação de mamografias, essas comparações foram realizadas em condições laboratoriais com conjuntos de dados limitados e enriquecidos. Algoritmos de IA com desempenho comparável ao dos radiologistas mamários poderiam ser usados de várias maneiras diferentes, sendo a mais impactante a pré-seleção, ou triagem, de mamografias de triagem normais que não precisariam de interpretação humana. Estudos iniciais avaliando esse uso proposto mostraram resultados muito promissores, com a precisão resultante do processo de triagem completo não sendo afetada, mas com uma redução significativa na carga de trabalho. Há uma necessidade de realizar estudos adicionais, especialmente prospectivos, com grandes conjuntos de dados de triagem, para tanto medir o desempenho real independente desses novos algoritmos, quanto o impacto das diferentes possibilidades de implementação nos programas de triagem.