Workshop apresenta inteligência artificial para o diagnóstico precoce do câncer de mama

O câncer de mama é a neoplasia de maior incidência no mundo, e a chance de sobreviver a ela depende de quão cedo chega o diagnóstico. Na Amazônia, esta rapidez é um obstáculo problemático. Faltam equipamentos de mamografia, faltam especialistas para interpretar os exames, e as limitações de infraestrutura se somam à desigualdade social da região. É essa distância entre o exame feito e o laudo lido que uma pesquisa desenvolvida em Belém quer encurtar com inteligência artificial.

Os resultados preliminares desse trabalho vão ser apresentados nos dias 13 e 14 de agosto, durante o I Workshop Amazônico Deep BI-RADS: Inteligência Artificial para a Antecipação Diagnóstica do Câncer de Mama. A programação acontece no Guamá Hub, no Parque de Ciência e Tecnologia Guamá, e no Centro de Computação de Alto Desempenho (CCAD-IA), na Universidade Federal do Pará. Organiza o evento o Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia (INCT) IAmazônia, por meio do Laboratório de Inteligência Artificial aplicada a Cidades Inteligentes (LabCity).

Coordenador do INCT IAmazônia e do LabCity, o professor Renato Francês explica que a pesquisa nasceu de um problema local, mas não pretende ficar nele. “Na região amazônica, temos algumas das cidades com o menor Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) do Brasil, o que faz com que o diagnóstico precoce do câncer de mama seja extremamente desafiador. A partir da nossa realidade, estamos propondo soluções que podem ser usadas no mundo inteiro. Mas o nosso principal objetivo é que o SUS seja o maior beneficiado por essa iniciativa”, afirma.

Na prática, a ferramenta funciona como uma segunda leitura. Os dados da paciente, entre eles histórico familiar e fatores de risco, entram na plataforma SIDCAM, o Sistema Inteligente de Apoio ao Diagnóstico do Câncer de Mama, junto com as imagens de ultrassonografia mamária. Enquanto a médica valida o exame na plataforma, a inteligência artificial ajuda a identificar lesões e a analisar a morfologia delas, como forma, tamanho e orientação.

O cruzamento vem depois. Informações da paciente e achados morfológicos são analisados em conjunto e classificados segundo o BI-RADS (Breast Imaging Reporting and Data System), sistema internacionalmente validado que padroniza os achados ultrassonográficos e indica a conduta médica recomendada conforme o resultado. Essa classificação ajuda a estimar o risco de malignidade, mas a decisão diagnóstica e clínica continua sendo da profissional de saúde.

O ganho, segundo Francês, está na escala. “A inteligência artificial pode apontar com grau de certeza grande a possível presença da neoplasia na paciente. Esse laudo pode ser enviado para médicos em diversos locais e confirmar, ou não, o diagnóstico. IA passa a ser uma técnica de suporte fenomenal ao médico. A inteligência artificial tenta reproduzir, com tempo menor, o que o cérebro humano encontraria, quando muito bem treinado. O olhar do cientista no microscópio é mais eficiente do que a IA, o problema é que, muitas vezes, falta esse cientista. Com o suporte da ferramenta, milhares de exames podem ser lidos ao mesmo tempo – o que levaria meses para ser analisado, a IA consegue fazer de forma muito rápida”, avalia.

Nos dois dias de programação, as discussões passam pelo impacto das disparidades regionais na interpretação de lesões mamárias, pelo uso da inteligência artificial na antecipação diagnóstica na Amazônia e pela integração entre radiologia, IA, inovação e DeepBI-RADS. Participam pesquisadoras da Universidade de São Paulo, da Pontifícia Universidad Católica del Perú (PUCP), da Universidad de los Andes (Uandes) e de outras instituições.

O workshop é uma ação de difusão científica e tecnológica do projeto DeepBI-RADS: Deep Learning para a Antecipação Diagnóstica de Câncer de Mama, aprovado na Chamada Pública MCTI/CNPq nº 03/2025 – PRÓ-AMAZÔNIA e executado pelo Instituto de Saúde, Ciências e Tecnologia da Amazônia (iSACI). A proposta é reunir pesquisadoras, profissionais de saúde, especialistas em inteligência artificial, gestoras públicas, estudantes e demais interessadas na aplicação dessas tecnologias ao diagnóstico precoce.

As inscrições são gratuitas e voltadas a quem atua na área das ciências da saúde e a quem trabalha com inteligência artificial. O cadastro é feito pela página do I Workshop Amazônico Deep BI-RADS.