Resumo Evolução dos bancos de dados para treinamento de IA em mamografia

Abstract

O câncer de mama é um dos problemas de saúde mais comuns entre as mulheres e, por
isso, o diagnóstico precoce é fundamental para salvar vidas. A mamografia é o exame
mais utilizado para o rastreamento, mas nem sempre consegue mostrar todas as
alterações, principalmente em mulheres com mamas densas. Além disso, a interpretação
depende muito do olhar do radiologista, o que pode causar diferenças nos resultados [1].
Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) tem sido cada vez mais estudada como
uma forma de ajudar no diagnóstico do câncer de mama. Para que isso aconteça, foram
criados bancos de dados com milhares de imagens de mamografias, como o DDSM e o
INbreast, que servem para treinar os sistemas de IA a reconhecer padrões que indicam a
presença de tumores [1] [2]. O objetivo deste trabalho é mostrar como os bancos de dados
evoluíram e como a IA vem sendo usada junto à mamografia. A pesquisa foi feita por
meio de uma revisão bibliográfica, utilizando artigos publicados entre 2023 e 2025,
encontrados em bases como SciELO, PubMed e Google Scholar.