ESR Essentials: inteligência artificial nas recomendações da Sociedade Europeia de Imagens da Mama

O que aconteceu

A inteligência artificial (IA) pode melhorar o desempenho diagnóstico da imagem de câncer de mama e melhorar a otimização do fluxo de trabalho, potencialmente mitigando excessiva carga de trabalho radiologista e precisão diagnóstica subótima. A IA também pode aumentar as capacidades de imagem através de predição de risco individual, subtipagem molecular e predições de resposta de terapia neoadjuvante. As provas demonstram o potencial da IA em várias modalidades. Os dados mais robustos vêm da triagem mamográfica, onde os modelos de IA melhoram a precisão diagnóstica e otimizam o fluxo de trabalho, mas é necessária uma rigorosa vigilância pós-mercado antes de qualquer estratégia de implementação neste campo. Também estão disponíveis ferramentas comerciais para tomossíntese digital de mama e ultrassom, potencialmente capazes de reduzir o tempo de interpretação e melhorar a acurácia, mas também faltam estudos de avaliação pós-implementação. Além de ferramentas básicas para RM mamária com limitado benefício clínico comprovado, ainda não estão disponíveis comercialmente as aplicações de IA para outras modalidades. As aplicações na mamografia contrastada ainda estão em fase de pesquisa, especialmente para a classificação de subtipo molecular baseado em radiomics. Aplicações de Modelos de Linguagem Grande (MLMs) estão em sua infância, e atualmente não há aplicações clínicas. Consequentemente, e apesar de sua promessa, todas as ferramentas de IA disponíveis comercialmente para imagem mamária devem ainda ser consideradas como técnicas que, na melhor das hipóteses, auxiliam os radiologistas na avaliação da imagem. A sua utilização é, portanto, facultativa e as conclusões podem ser sempre anuladas. PONTOS-CHAVE: Os sistemas de IA melhoram a precisão diagnóstica e a eficiência do rastreamento mamográfico, mas faltam dados de resultados a longo prazo. Ferramentas comerciais para tomossíntese digital de mama e ultrassom estão disponíveis, mas faltam estudos de avaliação pós-implementação. As ferramentas de IA para imagem mamária ainda devem ser consideradas como um auxílio não obrigatório aos radiologistas para interpretação da imagem.