Sistema BI-RADS e uso de Inteligência Artificial na Mamografia

O processo de realização e diagnóstico da mamografia utiliza um protocolo bem definido, apoiando-se na categorização do sistema BI-RADS para padronizar a comunicação dos resultados. O diagnóstico envolve a análise de imagens para identificar padrões conhecidos de lesões que podem representar um nódulo maligno no seio. Parte desse processo pode ser automatizado através da inteligência artificial, dando mais agilidade na entrega dos resultados e início do tratamento. Neste artigo vamos abordar como a IA associada ao sistema BI-RADS pode melhorar o diagnóstico de mamografia.

O que é o Sistema BI-RADS?

O sistema BI-RADS (Breast Imaging-Reporting and Data System), desenvolvido pelo American College of Radiology, tem como objetivo para padronizar a interpretação e o relatório de exames de imagem da mama, incluindo mamografia, ultrassonografia e ressonância magnética. O objetivo principal é melhorar a comunicação entre radiologistas e outros profissionais de saúde, facilitando o manejo clínico das pacientes e promovendo uma maior consistência nos diagnósticos.

Categorias do BI-RADS

O BI-RADS diferencia os achados mamográficos em sete categorias, indo de 0 a 6, cada uma com implicações específicas para o manejo clínico, conforme a tabela abaixo:

Categoria	Impressão diagnóstica	Recomendação	Risco de Câncer
0	Exame inconclusivo.	Complementar o estudo.	Exame incompleto
1	Normal.	Exame de rotina anual.	0
2	Achado benigno.	Exame de rotina anual.	0
3	Achado provavelmente benigno.	Realizar controle precoce (em 6, 12, 24 e 36 meses).	≤ 2
4	Achado suspeito.	Prosseguir investigação: realizar biópsia.	3 – 94%
5	Achado altamente suspeito.	Prosseguir investigação: realizar biópsia.	≥ 95
6	Achado investigado previamente e com resultado positivo (câncer).	Tratamento adequado.	100

Na mamografia, o sistema BI-RADS é utilizado para descrever e categorizar os achados baseando-se em características específicas das lesões, como forma, margens e densidade. Este sistema padroniza a linguagem e a terminologia, permitindo uma comunicação clara e eficiente não apenas entre os profissionais de saúde, mas também entre humanos e máquinas.

Contribuição da Inteligência Artificial (IA) nos Diagnósticos por Imagem

A inteligência artificial é uma ferramenta valiosa na melhoria dos diagnósticos por imagem, especialmente na mamografia. A IA atua em várias etapas do processo, desde a detecção inicial de lesões até a classificação e recomendação de ações.

Devido à capacidade dos algoritmos em analisar grandes volumes de dados e identificar padrões sutis, muitas vezes imperceptíveis ao olho humano, a inteligência artificial garante uma maior precisão dos diagnósticos e consequentemente um resultado mais ágil. São milhões de dados de imagens visualizados e comparados em questão de segundos através do aprendizado de máquina (Machine Learning – ML) para categorizar os achados dentro do sistema BI-RADS, por exemplo. 

Estudos Com Uso da IA no Diagnóstico de Mamografia

Um estudo publicado na Nature em janeiro de 2020 avaliou um sistema de inteligência artificial (IA) para a triagem de câncer de mama. Testado em grandes conjuntos de dados representativos do Reino Unido e dos EUA, o sistema mostrou uma redução absoluta de 5,7% e 1,2% em falsos positivos e 9,4% e 2,7% em falsos negativos, respectivamente. Além disso, o sistema de IA superou todos os radiologistas humanos participantes do estudo, com uma margem absoluta de 11,5% na área sob a curva ROC (AUC-ROC)

Os resultados do estudo indicam que a IA pode melhorar significativamente a precisão dos diagnósticos de câncer de mama, reduzindo tanto os falsos positivos quanto os falsos negativos. Isso porque a padronização e consistência dos dados proporcionados por essa tecnologia reduz a variabilidade inter e intra-observador, resultando em uma interpretação mais consistente das imagens

Ainda segundo o estudo, em uma simulação do processo de dupla leitura usado no Reino Unido, o sistema de IA manteve um desempenho não inferior ao dos radiologistas humanos e reduziu a carga de trabalho do segundo leitor em 88%. 

Os achados do estudo da Nature sugerem que a integração da IA nos programas de triagem de câncer de mama, conforme feito na plataforma de telediagnóstico da Portal Telemedicina, pode não apenas aumentar a eficiência, mas também melhorar a precisão diagnóstica, beneficiando principalmente as pacientes, uma vez que a identificação precoce do câncer de mama aumenta em cerca de 90% a chance de cura.

Conclusão

O sistema BI-RADS é uma ferramenta essencial para a padronização e melhoria da interpretação de imagens mamográficas, facilitando a comunicação e o manejo clínico das pacientes. A integração da inteligência artificial nesse processo tem o potencial de aumentar ainda mais a precisão e a eficiência dos diagnósticos, beneficiando tanto os profissionais de saúde quanto as pacientes. 

A Portal Telemedicina utiliza inteligência artificial na triagem de exames para entregar com agilidade e precisão as informações necessárias aos médicos especialistas que realizam o diagnóstico. Além disso, oferecemos integração direta com equipamentos médicos, permitindo que nosso sistema receba os exames automaticamente, sem necessidade de digitação, reduzindo assim a falha humana no processo. Entre contato conosco para saber mais.