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Elías-Cabot AI triage

AI-based triage and decision support in mammography and digital tomosynthesis for breast cancer screening: a paired, noninferiority trial

Doente / População Intervenção / Exposição Comparação Desfecho

Em 31.301 mulheres submetidas a mamografia de rastreio, uma triagem por IA parcialmente autónoma que pôs de lado os exames de baixo risco reduziu a carga de trabalho de leitura do rastreio dos radiologistas em comparação com dupla leitura cega padrão.

N
31 301doentes
Desenho
Estudo prospetivo emparelhado de não inferioridade (não aleatorizado)
Desfecho
Carga de trabalho dos radiologistas, taxa de deteção de cancro e taxa de reconvocação (coprimários)
Relevância
3Complementar — contexto, não conhecimento obrigatório.
ResultadoCarga de trabalho −63,6 %; deteção de cancro 6,3 → 7,3 por 1.000 (+15,2 %, IC de 95 % 6,6–24,4 %; p<0,001); taxa de reconvocação +14,8 % (IC de 95 % 9,0–20,6 %), não inferioridade não demonstrada. Redução da carga de trabalho semelhante na mamografia digital (−62,1 %) e na tomossíntese (−65,5 %); a deteção e a reconvocação só aumentaram com a mamografia digital.
Elías-Cabot E, et al. Nat Med. 2026;32(4):1296-1305. 10.1038/s41591-026-04277-x
Discussão e crítica

Primeiro teste prospetivo de deixar a IA validar rastreios de baixo risco sem qualquer leitura humana: quase dois terços da carga de trabalho desapareceram e a deteção aumentou, mas as reconvocações também — o compromisso que qualquer programa de IA autónoma tem de justificar. Desenho emparelhado, não aleatorizado (ambas as estratégias aplicadas a todos os exames), um único fluxo de trabalho de IA e, como desfecho, o cancro detetado no rastreio e não o cancro de intervalo ou a mortalidade.