Com apoio de IA, radiologistas encontram 17,6% mais câncer de mama, mostra estudo com 460 mil mulheres

Pesquisa feita dentro do programa alemão de rastreamento mamográfico, publicada na Nature Medicine, compara a leitura de mamografias com e sem inteligência artificial na rotina real de 12 centros.

Quanto mais cedo um câncer de mama é encontrado, maiores as chances de tratamento e cura. É por isso que tantos países mantêm programas de mamografia periódica para mulheres sem sintomas. Mas esses programas dependem de radiologistas que analisam centenas de exames por semana, a maioria sem nenhuma alteração, e esses profissionais estão em falta em vários lugares do mundo.

A pergunta que um grupo de pesquisadores da Universidade de Lübeck, na Alemanha, quis responder foi direta: quando a inteligência artificial entra na rotina de um programa nacional de rastreamento, os médicos encontram mais cânceres sem chamar de volta mais mulheres desnecessariamente?

O que a pesquisa descobriu

Os radiologistas que usaram o sistema de IA encontraram, em média, um câncer de mama a mais para cada mil mulheres examinadas. Na comparação entre os grupos:

• Taxa de detecção de câncer: 6,7 por mil mulheres com IA, contra 5,7 por mil sem IA, um aumento de 17,6%.

• Mulheres chamadas para exames complementares: 37,4 por mil com IA, contra 38,3 por mil sem IA. Ou seja, o ganho na detecção veio sem aumentar os chamados de volta.

• Acerto da convocação: entre as mulheres chamadas de volta, 17,9% tinham câncer no grupo com IA, contra 14,9% no grupo sem IA.

• Acerto da biópsia: 64,5% das biópsias confirmaram câncer no grupo com IA, contra 59,2% no grupo sem IA.

O recurso mais interessante do sistema foi a chamada "rede de segurança". Ela só aparece depois que o médico já deu o exame como normal: se a IA considera aquele caso muito suspeito, emite um alerta e marca a região da imagem que chamou sua atenção. O médico decide se aceita ou não. Desse mecanismo saíram 204 diagnósticos de câncer que, segundo os autores, teriam passado despercebidos.

O caminho inverso também aconteceu, o que é um bom sinal de que o médico continua no comando: os radiologistas encontraram 20 cânceres em exames que a IA havia classificado como normais.

Houve ainda ganho de tempo. Exames marcados como normais pela IA foram lidos em 16 segundos, na mediana, contra 30 segundos dos demais exames.

Como a pesquisa foi feita

O estudo, chamado PRAIM, foi coordenado por Nora Eisemann e Alexander Katalinic, do Instituto de Medicina Social e Epidemiologia da Universidade de Lübeck, com pesquisadores da empresa Vara, fabricante do software, e radiologistas do programa alemão de rastreamento.

Entre julho de 2021 e fevereiro de 2023, foram analisados os exames de 461.818 mulheres de 50 a 69 anos, atendidas em 12 centros de rastreamento. Ao todo, 119 radiologistas participaram, usando mamógrafos de cinco fabricantes diferentes.

Na Alemanha, cada mamografia é lida por dois radiologistas, de forma independente. No estudo, cada médico podia escolher, exame a exame, se usaria o programa com IA ou o sistema de sempre. Assim, 260.739 mulheres tiveram o exame lido com apoio da IA por ao menos um dos dois médicos, e 201.079 foram examinadas sem IA.

Como os grupos não foram sorteados, os pesquisadores usaram uma técnica estatística de ponderação para equilibrar as diferenças entre eles. Repetiram a análise de várias formas alternativas, e o resultado se manteve. O estudo foi registrado previamente e aprovado pelo comitê de ética da Universidade de Lübeck.

Por que isso importa

• A IA como segunda opinião, não como substituta. O modelo testado não tira a decisão do médico: ele alerta depois da leitura e deixa a palavra final com o radiologista. É um desenho que reduz o risco de o profissional simplesmente obedecer à máquina.

• Mais diagnósticos sem mais sustos. Ser chamada de volta após uma mamografia gera ansiedade, custos e exames extras. O estudo mostra que dá para encontrar mais cânceres sem aumentar esses chamados.

• Uma resposta possível à falta de especialistas. Em países de dimensão continental, como o Brasil, a distribuição de radiologistas é desigual. Ferramentas que aceleram a leitura de exames normais liberam tempo para os casos difíceis.

• O caminho até salvar vidas passa pela detecção precoce. O estudo não mediu mortes evitadas. Ele mostra o primeiro elo da cadeia: encontrar o câncer mais cedo, que é justamente o que torna o rastreamento capaz de reduzir a mortalidade.

Limitações do estudo

• Não houve sorteio. Os próprios médicos escolhiam quando usar a IA, e os autores perceberam que alguns preferiam o programa para exames que pareciam normais. A técnica estatística corrigiu esse viés, mas um estudo observacional sempre deixa mais dúvida que um ensaio randomizado. O estudo não prova, sozinho, que a IA causou toda a diferença.

• Risco de sobrediagnóstico. Parte dos cânceres a mais eram lesões iniciais restritas aos ductos mamários (1,4 por mil com IA, contra 0,8 por mil sem IA). Algumas delas talvez nunca evoluíssem, o que pode levar a tratamentos desnecessários.

• Ainda falta o desfecho mais importante. Saber se a IA reduz os cânceres que surgem entre um exame e outro, e se melhora o estágio em que a doença é descoberta, depende do acompanhamento de 2 a 3 anos que os autores anunciaram.

• Conflito de interesses. O estudo foi financiado pela Vara, que participou do desenho, da análise e da redação. Três autores são funcionários da empresa. Os dados anonimizados e o código da análise foram disponibilizados publicamente, o que permite a conferência independente.

• Contexto alemão. Os resultados valem para um programa organizado, com dupla leitura e um sistema específico. Não se transferem automaticamente para outros países, outros softwares ou outras rotinas.

Leia o original

EISEMANN, N. et al. Nationwide real-world implementation of AI for cancer detection in population-based mammography screening. Nature Medicine, [s. l.], v. 31, n. 3, p. 917-924, 2025. DOI: 10.1038/s41591-024-03408-6. Disponível em: https://www.nature.com/articles/s41591-024-03408-6. Acesso em: 10 out. 2026.

O artigo original está publicado sob a licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional (CC BY 4.0). Este texto é uma síntese original da Quantory Editora sobre os resultados publicados.

Produzido pela equipe editorial da Quantory com apoio de inteligência artificial e revisado por especialista.