Um estudo do Karolinska Institutet, na Suécia, publicado em 9 de junho de 2026 na revista científica Radiology, chamou atenção ao mostrar que sistemas de inteligência artificial conseguem enxergar algo em mamografias que os radiologistas classificaram como normais anos antes de um diagnóstico de câncer de mama. Os pesquisadores analisaram quase 89 mil exames de mais de 31 mil mulheres e aplicaram, de forma retrospectiva, três programas comerciais de IA a imagens antigas. O resultado: cerca de uma em cada cinco pacientes que viriam a receber o diagnóstico já recebia pontuação elevada da IA em mamografias feitas seis anos antes. Aos quatro anos de antecedência, a proporção subia para algo entre 23% e 25%; aos dois anos, chegava a quase 40%.

A distinção mais importante da pesquisa é justamente a que costuma se perder nas manchetes. A IA não descobriu um câncer que ainda não existia, nem foi treinada para prever quem vai desenvolver a doença. Os três sistemas usados são ferramentas de detecção — programados para encontrar tumores já presentes na imagem atual. O que os pesquisadores fizeram foi rodá-los em exames antigos e observar que, mesmo então, o software marcava aquelas imagens. O autor sênior do estudo, o médico Fredrik Strand, foi explícito ao dizer que não é possível afirmar com certeza se esses sinais correspondem a um câncer em estágio muito inicial ou a características do tecido mamário que indicam risco futuro. Pode ser uma coisa, a outra, ou uma mistura das duas.

As limitações são consideráveis e reconhecidas pelos próprios autores. O desempenho global do sistema é modesto: a métrica de acurácia ficou entre 0,63 e 0,67 — melhor do que usar apenas a densidade mamária como referência, mas longe do padrão de um teste diagnóstico. Dito de outro modo, cerca de 80% dos cânceres não foram sinalizados com seis anos de antecedência. O estudo é retrospectivo, foi feito com uma população quase inteiramente sueca, sem validação em grupos étnicos diversos, e não testou o sistema em situação clínica real. Strand alerta ainda para o outro lado da moeda: agir sobre pontuações levemente elevadas significa equilibrar o ganho de encontrar o câncer mais cedo contra o risco de submeter mulheres saudáveis a exames e biópsias desnecessários. Nenhuma agência reguladora aprovou esse uso.

Vale separar essa pesquisa de outros avanços recentes na área, que às vezes são confundidos. A previsão de risco propriamente dita já tem um marco: em 2025, a agência americana FDA autorizou o primeiro dispositivo de IA voltado a estimar o risco de câncer de mama em cinco anos a partir de mamografias de rotina, tecnologia incorporada às diretrizes da rede NCCN em 2026. Já a evidência mais forte sobre IA aplicada ao rastreamento atual vem do ensaio clínico MASAI, publicado no periódico The Lancet em janeiro de 2026: com mais de 100 mil mulheres, mostrou redução de 12% nos chamados cânceres de intervalo, sem aumento de falsos-positivos. No Brasil, o Rio de Janeiro usa IA na triagem de mamografias do SUS desde 2024, com queda no tempo médio até o diagnóstico, e o Conselho Federal de Medicina publicou em fevereiro deste ano a primeira norma sobre uso clínico de inteligência artificial, exigindo supervisão humana. Ainda assim, o gargalo brasileiro continua sendo mais básico: a cobertura de mamografia está em torno de 24% da população-alvo, bem abaixo dos 70% recomendados pela OMS.