Laura Vieira
RedatoraJornalista recém-formada, com experiência no Tribunal de Justiça, Alerj, jornal O Dia e como redatora em sites sobre pets e gastronomia. Gosta de ler, assistir filmes e séries e já passou boas horas construindo casas no The Sims.
O mês de outubro é dedicado à conscientização e prevenção do câncer de mama, mas a busca por formas mais eficientes de identificar a doença acontece durante todo o ano. Agora, a inteligência artificial começa a ser útil em uma das principais etapas desse processo: a leitura das mamografias. Um estudo clínico publicado em janeiro de 2026 no The Lancet acompanhou mais de 105 mil mulheres na Suécia e mostrou que o rastreamento apoiado por IA teve maior sensibilidade do que o modelo tradicional. O uso da IA também esteve associado a uma redução de 12% nos cânceres de intervalo, aqueles diagnosticados entre duas rodadas de rastreamento. O objetivo é oferecer uma segunda análise das imagens para ajudar o especialista a identificar alterações que merecem mais atenção.
A inteligência artificial usa as imagens da mamografia para apontar regiões que merecem uma análise mais cuidadosa
O funcionamento desse tipo de tecnologia parte de uma proposta simples: adicionar uma camada de análise à mamografia antes da decisão do especialista. No estudo MASAI, realizado na Suécia, o uso da inteligência artificial esteve associado a uma maior sensibilidade do rastreamento e a uma redução nos cânceres identificados apenas entre as rodadas do exame. Esses cânceres de intervalo são importantes porque aparecem depois de uma mamografia de rastreamento considerada negativa e antes da próxima rodada. No grupo analisado pelo estudo, a estratégia apoiada por IA também registrou menos casos invasivos e tumores maiores entre esses diagnósticos.
O funcionamento da tecnologia ajuda a entender onde os algoritmos podem entrar nesse processo. A IA analisa as imagens digitais da mamografia, procura padrões e sinaliza regiões de interesse para o radiologista. A partir da análise, a ferramenta gera uma pontuação que orienta o radiologista sobre quais exames precisam de maior atenção.
Um exemplo dessa aplicação é o Entelai Mammo, desenvolvido pela healthtech argentina Entelai, que utiliza um score de risco de 0 a 100. Quanto maior a pontuação, maior a indicação de que o exame apresenta achados que precisam ser avaliados com mais atenção pelo especialista. Outro elemento analisado é a densidade mamária, classificada de acordo com as categorias do BI-RADS. Mamas mais densas possuem uma proporção maior de tecido fibroso e glandular, o que pode dificultar a identificação de alterações na imagem. Nesses casos, a avaliação da densidade também pode ajudar o médico a decidir se há necessidade de exames complementares.
Para Mauricio Farez, médico neurologista, CEO e cofundador da Entelai, esse tipo de aplicação mostra que existe informação nas imagens que pode ser difícil de perceber em uma única leitura.
“Esses estudos mostram que existe informação nas imagens que pode ser muito difícil de perceber em uma leitura isolada. A inteligência artificial tem capacidade de analisar padrões em grande escala e oferecer ao radiologista uma informação adicional. O objetivo não é substituir o especialista, mas ampliar os elementos disponíveis para sua avaliação”, explica.
A tecnologia analisa a mamografia, mas a decisão continua sendo humana
A inteligência artificial pode ajudar na leitura da mamografia e na identificação de regiões que merecem uma análise mais detalhada
A aplicação prática dessa tecnologia depende de deixar claro até onde vai o algoritmo e onde começa a decisão médica. O Entelai Mammo, por exemplo, foi treinado inicialmente com 230 mil mamografias digitais de rastreamento, equivalentes a cerca de 920 mil imagens. Desse conjunto, mais de 5,5 mil exames apresentavam achados benignos ou malignos confirmados por biópsia. O modelo também passou por uma validação externa com 1.505 casos classificados segundo o BI-RADS.
A ferramenta faz parte do conjunto de soluções da Entelai aprovado pela Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa) para uso no Brasil. No dia a dia, porém, sua função é oferecer uma segunda análise: o sistema aponta os achados e apresenta suas informações ao especialista, mas não estabelece sozinho um diagnóstico. Essa separação é importante porque uma indicação da IA pode divergir da interpretação do radiologista. Nessa situação, a avaliação final continua sendo responsabilidade do médico. No caso das mamografias, a proposta é acrescentar uma segunda camada de análise ao exame, ajudando o radiologista a encontrar sinais que passariam despercebidos, e não substituí-los.
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