Pesquisa do IFSC em São José desenvolve inteligência artificial para reforçar o diagnóstico do câncer de mama

Uma pesquisa desenvolvida no Câmpus São José do Instituto Federal de Santa Catarina (IFSC) está abrindo caminho para uma nova aplicação da inteligência artificial na área da saúde. O projeto trabalha no desenvolvimento de um sistema capaz de identificar nódulos em mamografias digitais, oferecendo uma segunda análise automatizada que poderá auxiliar médicos na detecção precoce do câncer de mama.

A iniciativa reúne especialistas das áreas de engenharia biomédica, telecomunicações e inteligência artificial e já apresenta resultados considerados bastante expressivos durante a fase inicial dos estudos. Nos testes realizados, o sistema atingiu cerca de 94% de acurácia média na identificação de alterações em mamografias, superando a meta inicial estabelecida pelos pesquisadores, que era de 90%.

Outro dado que chamou a atenção da equipe foi a sensibilidade do modelo, que alcançou aproximadamente 99,5%. Na prática, isso significa que o algoritmo conseguiu identificar corretamente praticamente todos os exames que apresentavam alterações, registrando apenas um falso negativo entre 205 mamografias com anormalidades analisadas.

O projeto utiliza técnicas de aprendizado profundo (deep learning) para interpretar as imagens. A tecnologia analisa tanto a mamografia completa quanto detalhes de textura em diferentes escalas, permitindo reconhecer padrões que muitas vezes são discretos e difíceis de identificar visualmente.

A proposta, no entanto, não é substituir o trabalho dos radiologistas ou mastologistas. O sistema está sendo desenvolvido como uma ferramenta de apoio ao diagnóstico, funcionando como uma segunda leitura do exame. Após analisar a imagem, a inteligência artificial destaca regiões consideradas suspeitas e gera uma classificação ou grau de risco, fornecendo informações adicionais para auxiliar o médico durante a elaboração do laudo.

Os primeiros experimentos utilizaram a base pública internacional Mini-MIAS, uma das referências para pesquisas em mamografia digital. Foram analisados 320 exames, sendo 115 considerados normais e 205 com algum tipo de alteração, todos submetidos a um protocolo de validação cruzada que aumenta a confiabilidade dos resultados ao explorar diferentes combinações de dados.

Agora, a pesquisa entra em uma nova etapa. O objetivo é validar o sistema utilizando bases públicas muito maiores, compostas por milhares de exames provenientes de diferentes serviços de saúde e acompanhados de laudos detalhados.

Outro avanço previsto é o desenvolvimento de uma interface gráfica capaz de indicar diretamente na mamografia as áreas suspeitas encontradas pelo algoritmo. Além disso, mastologistas e radiologistas participarão da avaliação clínica da ferramenta, comparando o desempenho da inteligência artificial com os laudos humanos e analisando indicadores como taxa de detecção, ocorrência de falsos positivos e o impacto da tecnologia na rotina dos profissionais.

Somente após essa fase será possível discutir a aplicação prática da solução em ambientes clínicos. A expectativa da equipe é transformar o protótipo em uma ferramenta de diagnóstico auxiliado por computador, com potencial para registro de software e futura transferência tecnológica para o setor de saúde.

A pesquisa, intitulada “Desenvolvimento de sistema inteligente para detecção primária de nódulos em mamografias utilizando técnicas de aprendizado profundo”, é coordenada pelos professores Ramon Mayor Martins e Elen Macedo Lobato. Também integram o projeto a engenheira Jéssica Gomes Carrico e as estudantes Beatriz Paz Faria e Jamilly da Silva Pinheiro, do curso de Engenharia de Telecomunicações.