Estudo que buscou avaliar o desempenho diagnóstico da mamografia digital e da tomossíntese mamária digital combinadas e apoiadas por estratégias baseadas em inteligência artificial (IA) para pequenas massas mamárias (≤ 2 cm) mostra que métodos baseados em aprendizado profundo podem ajudar a atingir a excelência na radiologia diagnóstica.
Nesta análise, os autores consideraram imagens de mamografia digital (MD) e de tomossíntese mamária digital (TMD) de 483 pacientes, incluindo 512 massas mamárias, de novembro de 2018 a novembro de 2019. Tumores malignos e benignos foram determinados por biópsias usando análise histológica e acompanhamento em 24 meses.
Os métodos de radiômica e aprendizado profundo foram empregados para extrair as características da massa mamária em imagens e, finalmente, para discriminar a classificação benigna e maligna. As imagens de MD, TMD e imagens combinadas (MD + TMD) foram alimentadas em modelos de radiômica e aprendizado profundo para construir modelos correspondentes. A área sob a curva característica de operação do receptor (AUC) foi empregada para estimar o desempenho do modelo. Um conjunto externo de dados de 146 pacientes, obtido de março de 2021 a dezembro de 2022 de outro centro, foi inscrito para validação.
Os resultados foram relatados por Shao e colegas na The Breast e no conjunto de dados de testes internos, comparados com o modelo MD e o modelo TMD isolados, os modelos combinados (MD+TMD) baseados em radiômica e aprendizado profundo mostraram AUCs estatisticamente significantes maiores [0,810 (RA-MD), 0,823 (RA-TMD) e 0,869 (RA-MD+TMD), P≤0,001; 0,867 (DL-DM), 0,871 (DL-TMD) e 0,908 (DL-MD+TMD), P=0,001]. Os autores descrevem que os modelos de aprendizado profundo foram superiores aos modelos radiômicos nos experimentos com MD isoladamente (0,867 vs 0,810, P=0,001), TMD isoladamente (0,871 vs 0,823, P=0,001) e DM+TMD (0,908 vs 0,869, P=0,003).
“A TMD tem um valor adicional claro para diagnosticar massas mamárias menores que 2 cm em comparação à mamografia digital isolada. Métodos baseados em IA, especialmente aprendizado profundo, podem ajudar a atingir um desempenho excelente”, concluem os autores.
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