Uma pesquisa da Universidade Federal de Alagoas (Ufal) que utiliza inteligência artificial para auxiliar na identificação do câncer de mama recebeu reconhecimento nacional no 21º Congresso Brasileiro de Informática em Saúde (CBIS 2026), realizado no mês de setembro, em Brasília. O estudo conquistou o Prêmio Daniel Sigulem – Excelência em Informática Médica.

O trabalho comparou dois modelos de inteligência artificial capazes de detectar massas mamárias em imagens de mamografia. A investigação analisou como o tamanho das lesões influencia o desempenho dos sistemas, com atenção especial às menores, que podem ser mais difíceis de identificar durante a interpretação dos exames.

Intitulado “Detecção de massas mamárias estratificada por tamanho em mamografia: estudo comparativo entre YOLOv11m e RT-DETR-L”, o artigo foi desenvolvido pelo professor Marcelo Costa Oliveira, do Instituto de Computação e do Programa de Pós-Graduação em Informática da Ufal, em conjunto com os estudantes de Ciência da Computação Erick Keven da Silva Alves, Wellington Cezário dos Santos e Sandro Gomes Paulino.

A pesquisa integra as atividades do grupo Artificial Intelligence Applied to Computer-Aided Diagnosis (Icad) e faz parte do projeto RastreIA-Mulher, financiado pelo Programa Pesquisa para o SUS (PPSUS).

Resultados

Os pesquisadores reuniram três bases de dados de diferentes centros de pesquisa, totalizando 2.341 massas mamárias identificadas em 1.713 imagens. As lesões foram classificadas em três categorias, conforme suas dimensões, para avaliar a capacidade dos algoritmos de reconhecer alterações de diferentes tamanhos.

Os resultados indicaram que o modelo RT-DETR-L apresentou maior sensibilidade na detecção de lesões pequenas, médias e grandes. Entretanto, também registrou mais falsos positivos na identificação das massas menores. Já o YOLOv11m apresentou melhor equilíbrio entre precisão e sensibilidade nesse grupo de lesões.

A partir dos resultados, o estudo apontou que a combinação dos dois modelos pode contribuir para aprimorar a identificação de alterações suspeitas nas mamografias. A proposta é aproveitar a sensibilidade de um sistema e a capacidade do outro de equilibrar a detecção das lesões menores.

Aplicação

A pesquisa tem potencial para contribuir com o rastreamento do câncer de mama no Sistema Único de Saúde (SUS), especialmente por considerar a possibilidade de utilização dos modelos em estruturas computacionais de custo moderado.

Apesar dos resultados, o estudo ainda está em fase pré-clínica. Antes de uma eventual aplicação na assistência à saúde, será necessário validar os sistemas com exames de mamografia da população brasileira.

O financiamento contou com recursos do Ministério da Saúde, do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), da Secretaria de Estado da Saúde de Alagoas (Sesau) e da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Alagoas (Fapeal). A participação dos estudantes no congresso recebeu apoio da Pró-Reitoria Estudantil da Ufal.

*Com informações da assessoria