ANÁLISE COMPARATIVA DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E MÉTODOS TRADICIONAIS NA MAMOGRAFIA PARA DIAGNÓSTICO DO CÂNCER DE MAMA

Laura Queres Ferraz; Marco Antonio Lourenço Filho; victoria cruz goes coutinho cabral; Emilly Novaes Serrano Gomes; Mariana Almeida Azevedo

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Trabalho

Título do Trabalho

ANÁLISE COMPARATIVA DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E MÉTODOS TRADICIONAIS NA MAMOGRAFIA PARA DIAGNÓSTICO DO CÂNCER DE MAMA

Autores

Laura Queres Ferraz
Marco Antonio Lourenço Filho
victoria cruz goes coutinho cabral
Emilly Novaes Serrano Gomes
Mariana Almeida Azevedo

Modalidade

Resumo

Área temática

Ciências da Saúde

Data de Publicação

25/06/2026

País da Publicação

Brasil

Idioma da Publicação

pt-BR

Página do Trabalho

https://www.even3.com.br/anais/congresso-internacional-de-ciencias-cic/1542932-analise-comparativa-da-inteligencia-artificial-e-metodos-tradicionais-na-mamografia-para-diagnostico-do-cancer-d

ISBN

978-65-272-2513-3

Palavras-Chave

Inteligência Artificial; Câncer de Mama; Mamografia; Diagnóstico por Imagem.

Resumo

Introdução: O câncer de mama é uma das principais causas de morbimortalidade feminina no mundo, sendo o diagnóstico precoce fundamental para melhorar o prognóstico. Nesse contexto, a inteligência artificial (IA) tem emergido como ferramenta promissora na análise de imagens mamográficas, com potencial para aumentar a acurácia diagnóstica e otimizar o rastreamento. Objetivo: Analisar comparativamente o desempenho da inteligência artificial e da leitura convencional por radiologistas no diagnóstico do câncer de mama, avaliando sua eficácia, limitações e aplicabilidade clínica. Métodos: Trata-se de uma revisão de literatura realizada nas bases PubMed, SciELO e Biblioteca Virtual em Saúde. Foram incluídos estudos publicados entre 2020 e 2026, em português e inglês, que compararam diretamente a mamografia tradicional com sistemas baseados em IA. Foram analisadas métricas como sensibilidade, especificidade, acurácia, concordância diagnóstica e tempo de análise. Resultados: Os achados demonstram que a IA apresenta desempenho diagnóstico comparável ou superior ao método tradicional, com aumento da sensibilidade e da taxa de detecção de câncer, variando de 2% a 10% em diferentes estudos. Observou-se também redução de falsos negativos, melhora da concordância interobservadora e otimização do fluxo de trabalho, com diminuição de até 50% da carga de exames para avaliação humana. Além disso, a IA mostrou potencial como segundo leitor ou leitor independente em programas de rastreamento. Entretanto, persistem limitações, como ocorrência de falsos positivos, dependência da qualidade dos dados e desafios relacionados à implementação clínica e interpretabilidade dos algoritmos. Conclusão: A Inteligência artificial representa uma ferramenta complementar promissora no diagnóstico do câncer de mama, contribuindo para maior sensibilidade diagnóstica, padronização das interpretações e eficiência operacional. Contudo, sua incorporação na prática clínica deve ocorrer de forma cautelosa, com validação contínua e integração ao julgamento médico.

Título do Evento: Congresso Internacional de Ciências (CIC) – 2026
Título dos Anais do Evento: Congresso Internacional de Ciências (CIC)
Nome da Editora: Even3
Meio de Divulgação: Meio Digital

Como citar

FERRAZ, Laura Queres et al.. ANÁLISE COMPARATIVA DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E MÉTODOS TRADICIONAIS NA MAMOGRAFIA PARA DIAGNÓSTICO DO CÂNCER DE MAMA.. In: Congresso Internacional de Ciências (CIC). Anais...Itaperuna(RJ) Afya Itaperuna - RJ, 2026. Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/congresso-internacional-de-ciencias-cic/1542932-ANALISE-COMPARATIVA-DA-INTELIGENCIA-ARTIFICIAL-E-METODOS-TRADICIONAIS-NA-MAMOGRAFIA-PARA-DIAGNOSTICO-DO-CANCER-D. Acesso em: 26/06/2026