Como pacientes percebem a Inteligência Artificial em mamografias

A aceitação da Inteligência Artificial em mamografias pode variar de forma significativa entre diferentes perfis de pacientes. Um estudo publicado na revista Radiology: Imaging Cancer avaliou como fatores demográficos, nível de escolaridade e histórico médico influenciam a confiança na tecnologia aplicada ao rastreamento do câncer de mama.

Escolaridade e conhecimento sobre IA influenciam aceitação

Entre os principais achados, pacientes com ensino superior completo e maior conhecimento autodeclarado sobre Inteligência Artificial demonstraram maior abertura à participação da tecnologia na interpretação de mamografias. Segundo os dados, esse grupo apresentou o dobro de probabilidade de aceitar o uso da IA em seus exames de rastreamento.

Em contrapartida, pacientes hispânicos e negros não-hispânicos relataram maior preocupação com possíveis vieses dos algoritmos e com a privacidade de dados médicos. Essas preocupações influenciaram negativamente a aceitação da tecnologia por esses grupos, segundo os autores.

“Esses resultados sugerem que fatores demográficos desempenham um papel complexo na formação da confiança e percepção dos pacientes sobre IA em exames de mama”, afirmou o Dr. Dogan, autor principal do estudo.

Experiências anteriores moldam a confiança na tecnologia

O histórico familiar e pessoal de câncer de mama também teve papel importante na percepção sobre a Inteligência Artificial em mamografias. Pacientes com parentes próximos diagnosticados com câncer demonstraram maior propensão a solicitar revisões adicionais, mesmo quando os exames indicavam normalidade. No entanto, também apresentaram alto grau de confiança nos resultados, tanto da IA quanto dos radiologistas, quando não havia achados suspeitos.

Já pacientes com histórico de mamografias anormais mostraram maior tendência a buscar acompanhamento adicional quando houve discordância entre a análise da IA e a interpretação do radiologista — especialmente quando a IA apontava uma possível anormalidade.

“Isso reforça a necessidade de estratégias personalizadas para integrar a Inteligência Artificial no rastreamento mamográfico, respeitando o histórico e o perfil individual de cada paciente”, acrescentou Dr. Dogan.

Estratégias centradas no paciente são fundamentais

Os autores do estudo recomendam que a implementação da IA no contexto do rastreamento mamográfico leve em consideração não apenas os avanços tecnológicos, mas também as percepções dos próprios pacientes. Engajá-los nesse processo é fundamental para garantir confiança nos laudos, adesão aos exames e melhor acolhimento clínico.

“A confiança na IA é altamente individualizada e influenciada por experiências anteriores, escolaridade e origem racial. Incorporar essas perspectivas às estratégias de uso da tecnologia é essencial para garantir qualidade e equidade no atendimento”, concluiu o pesquisador.