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MASAI

Mammography Screening with Artificial Intelligence trial

Doente / População Intervenção / Exposição Comparação Desfecho

Em 105.934 mulheres em rastreio mamográfico populacional, a leitura de rastreio apoiada por IA foi não inferior à a dupla leitura padrão sem IA quanto à taxa de cancro de intervalo, com maior deteção de cancro e uma carga de trabalho de leitura do rastreio 44,2 % menor.

N
105 934doentes
Desenho
RCT de não inferioridade simples-cego de base populacional, Suécia
Desfecho
Taxa de cancro de intervalo (margem de não inferioridade de 20 %)
Relevância
1Define a prática — o ensaio em que a diretriz assenta.
ResultadoCancros de intervalo 1,55 vs. 1,76 por 1.000 (razão 0,88, IC de 95 % 0,65–1,18; não inferior); sensibilidade 80,5 % vs. 73,8 % (p=0,031), especificidade 98,5 % em ambos. Deteção de cancro 6,4 vs. 5,0 por 1.000 (razão 1,29, IC de 95 % 1,09–1,51; p=0,0021); carga de trabalho de leitura do rastreio −44,2 %. Análise intercalar de segurança em 80.033 mulheres: deteção 6,1 vs. 5,1 por 1.000 (razão 1,2, IC de 95 % 1,0–1,5), carga de trabalho −44,3 %.
Lång K, et al. Lancet Oncol. 2023;24(8):936-944; Hernström V, et al. Lancet Digit Health. 2025;7(3):e175-e183; Gommers J, et al. Lancet. 2026;407(10527):505-514. 10.1016/S1470-2045(23)00298-X
Discussão e crítica

O primeiro ensaio aleatorizado de IA no rastreio mamográfico e a âncora do cluster: a triagem por IA reduziu quase para metade a leitura pelos radiologistas sem perda de segurança, com mais cancros detetados (sobretudo pequenos e sem envolvimento ganglionar) e uma taxa de cancro de intervalo não inferior aos dois anos. Um único sistema de IA (Transpara) em quatro locais de um programa sueco com a dupla leitura como comparador, pelo que o resultado não se transfere diretamente para programas de leitura simples; se a deteção mais precoce reduz a mortalidade por cancro da mama está para além do ensaio. PRAIM e ScreenTrustCAD são os companheiros não aleatorizados.