Inteligência Artificial Em Mamografia E Tomossíntese: Diagnóstico Assistido, Eficiência E Desafios Clínicos

Objetivo: Realizar uma revisão crítica e atualizada das aplicações da Inteligência Artificial (IA) em mamografia digital e tomossíntese da mama, enfatizando sua relevância clínica, eficiência diagnóstica e desafios emergentes.
Métodos: Revisão narrativa de literatura indexada nas bases PubMed, Scopus e IEEE Xplore (2020–2025), com os descritores “breast AI mammography”, “deep learning breast tomosynthesis” e “CAD AI screening breast cancer”.
Resultados: Os sistemas de IA integrados à mamografia e à DBT demonstraram aumento de sensibilidade diagnóstica (5–15%) e redução de falsos-positivos, além de otimização significativa do tempo de leitura. Persistem limitações quanto à generalização, à performance em mamas densas e à integração ao fluxo radiológico.
Conclusão: A IA redefine a prática da radiologia mamária e inaugura um paradigma de diagnóstico assistido mais eficiente, mas sua incorporação ampla requer validação multicêntrica, regulação e adoção ética. Este capítulo oferece uma visão integrada sobre o papel da IA na radiologia mamária, articulando aspectos técnicos, clínicos e éticos para uma implementação segura e eficaz.
Palavras-chave: Mamografia; Tomossíntese; Inteligência Artificial; Diagnóstico Assistido; Rastreamento Mamário.