Curioso por Ciência #66: Estudo aponta que modelos de inteligência artificial ajudam a evitar biópsias desnecessárias

Notas do episódio

A análise de exames de imagem para detecção do câncer de mama pode se tornar mais precisa e menos invasiva com o uso da inteligência artificial, é o que revela os resultados da pesquisa da médica Isabela Panzeri Carlotti Buzatto em destaque neste episódio do Curioso por Ciência. Isabela utilizou dados clínicos e ultrassonográficos de 924 pacientes para treinar modelos de aprendizado de máquina capazes de prever a malignidade de lesões mamárias. O modelo mais eficiente, o XGBoost, atingiu valor preditivo negativo superior a 98%, indicando alto potencial para evitar biópsias desnecessárias. Mesmo quando alimentados apenas com imagens de ultrassom e dados clínicos básicos, os modelos mantiveram precisão elevada, com erro médio inferior a 0,5%. O estudo mostra como a tecnologia pode contribuir para diagnósticos mais seguros e humanizados. O estudo Machine learning como método de predição de malignidade em lesões mamárias identificadas à ultrassonografia foi desenvolvido no Programa de Pós-Graduação em Ginecologia e Obstetrícia da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP) da USP, orientado pelo professor Daniel Guimarães Tiezzi e defendido em 2024. Curioso por Ciência é uma coprodução entre a Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP) da USP, startup Dr. Fisiologia e Rádio USP Ribeirão Preto e São Paulo. Vai ao ar toda segunda-feira, no Jornal da USP no Ar na Rádio USP em São Paulo, 93,7 MHz, a partir das 7h30, e no Jornal da USP no Ar - Edição Regional na Rádio USP Ribeirão Preto, 107,9 MHz, a partir das 12h. estará disponível na home de Ribeirão Preto do Jornal da USP, basta navegar em ribeirao.usp.br.