A evolução para o diagnóstico do câncer de mama.
Uma mamografia registra um momento. Uma avaliação completa considera toda a história.
Inteligência artificial para apoiar o radiologista em cada etapa: da avaliação da qualidade técnica e da priorização da leitura à comparação com exames anteriores e à elaboração do laudo inteligente estruturado segundo o ACR BI-RADS. A análise abrange tanto a mamografia 2D quanto a mamografia 3D.
O único no Brasil construído a partir de uma base de dados com exames de mulheres acompanhadas ao longo dos anos com desfechos conhecidos.
Não apenas com a interpretação da imagem feita pelo radiologista, mas com uma base de dados com desfechos conhecidos. A lógica do sistema LAMAS IA relaciona:
O sistema LAMAS IA se apoia em mais de duas décadas de trabalhos acadêmicos produzidos com dados ampliados progressivamente e que subsidiaram: dissertações de mestrado e tese de doutorado , capítulo de livro internacional, apresentação na Jornada Paulista de Radiologia e publicação no IEEE MeMeA 2026.
O sistema LAMAS IA foi concebido por uma radiologista de mama, a partir de décadas de acompanhamento das pacientes, com foco no estudo da mama em diferentes modalidades (mamografia, ecografia mamária e ressonância magnética das mamas).
Clínica · 1993Nos casos negativos e benignos, o acompanhamento permitiu conhecer sua evolução. Nos casos suspeitos, o resultado anatomopatológico estabeleceu o desfecho. O Dataset do LAMAS IA foi organizado com orientação temporal longitudinal.
265.543 exames inicialmente avaliados · 2007 a 2026
Nos casos selecionados de falso negativo, a revisão retrospectiva dos exames anteriores — em alguns casos, até dez anos antes do diagnóstico — revelou sinais sutis que não haviam sido reconhecidos à época. Essa revisão irá subsidiar a próxima etapa da pesquisa: investigar se a IA consegue identificar, em exames anteriores, padrões associados ao risco futuro de câncer. O objetivo é avançar da detecção precoce para a predição de risco futuro.
Dos 265.543 exames inicialmente avaliados entre 2007 e 2026, 139.388 (52,5%) permaneceram com desfecho validado e 126.155 (47,5%) foram excluídos por não terem desfecho confirmado. A base reúne 50.538 pacientes e 836.328 imagens mamográficas. Foram estudados 163 falsos negativos; os exames anteriores desses casos foram revistos individualmente, em casos selecionados até dez anos antes do diagnóstico.
Para compor a amostra, aplicamos critérios que incluíram apenas exames com desfecho conhecido. Os casos negativos ou benignos foram acompanhados por pelo menos três anos. Quando um exame inicialmente considerado benigno evoluiu para o diagnóstico de câncer, foi classificado como falso negativo. Nos casos suspeitos, a biópsia confirmou câncer ou mostrou que a suspeita não se confirmou, caracterizando verdadeiros positivos e falsos positivos. Assim, o sistema aprendeu com os diferentes desfechos observados.
| BI-RADS 1 | Estabilidade mínima de 24 meses, sem diagnóstico de câncer no seguimento |
|---|---|
| BI-RADS 2 | Estabilidade mínima de 36 meses |
| BI-RADS 3 | Estabilidade de 36 meses, involução da lesão ou biópsia com resultado benigno |
| BI-RADS 4 e 5 | Resultado anatomopatológico |
| Casos complexos | Dupla leitura com arbitragem entre oito radiologistas de mama certificados pelo CBR |
Base de desenvolvimento aprovada pelo Comitê de Ética em Pesquisa do Hospital Santa Marta — CAAE 82589524.0.0000.8101.
O conjunto de dados do sistema LAMAS IA apoia trabalhos acadêmicos desde 2006, e a pesquisa em inteligência artificial aplicada à mamografia começou em 2007. Antes do desenvolvimento do protótipo atual, foi utilizado em pesquisas sobre atlas anatômico, processamento digital de imagens, redes neurais, classificação de calcificações e sistemas CAD. Essa trajetória demonstra a contribuição do acervo para a pesquisa e o desenvolvimento de métodos de análise automatizada de imagens mamárias.
Cinco módulos de apoio à leitura mamográfica. Integram imagens, histórico clínico e exames anteriores, mantendo a revisão e a decisão final sob responsabilidade do radiologista. A análise abrange tanto a mamografia 2D quanto a mamografia 3D.
Auxilia na avaliação da qualidade das imagens, considerando posicionamento, compressão, exposição e demais critérios do método PGMI. Apoia a equipe técnica na identificação de aspectos que precisam de melhoria.
Sinaliza os níveis de complexidade dos exames pelas cores vermelho, amarelo e verde, apoiando a organização da leitura. O radiologista define a sequência de análise conforme sua rotina.
A ordem original dos exames no PACS não é alterada. O radiologista define a sequência de análise conforme sua rotina.
Avalia a densidade mamária por meio de inteligência artificial convolucional, classificando-a nas quatro categorias do BI-RADS, de A a D.
A classificação da densidade mamária vai de A a D:
Atribui um escore de suspeição de malignidade à mama analisada e auxilia na avaliação dos achados, com maior maturidade para nódulos e calcificações.
Laudo inteligente estruturado, evolutivo e comparativo, com sugestão e recomendação BI-RADS, pronto para a sua revisão.
Organiza a indicação clínica e o histórico, incorpora a densidade e auxilia na descrição dos achados com a terminologia ACR BI-RADS, no formato preconizado pelo CBR. Recupera exames anteriores e compara os achados, destacando estabilidade, aumento, redução e novas alterações. Em cada etapa, o radiologista aceita, modifica ou rejeita a sugestão.
Indicação clínica, histórico clínico e cirúrgico organizados.
Incidências realizadas e exames anteriores recuperados do PACS.
Categoria sugerida pelo módulo de densidade, de A a D.
Descrição com a terminologia ACR BI-RADS, no formato preconizado pelo CBR.
Estabilidade, aumento, redução ou nova alteração em relação aos exames prévios.
Categoria e conduta sugeridas com base no conjunto das informações.
Linha de pesquisa voltada ao estudo de sinais cada vez mais precoces e à estimativa de risco a partir do histórico de rastreamento. Funcionalidade em desenvolvimento, ainda não disponível para uso clínico.
Em todos os módulos, o radiologista mantém o controle e a responsabilidade pela decisão final.
Funcionalidades declaradas, conforme levantamento das informações divulgadas pelos fabricantes.
Deslize a tabela para o lado →
| Característica ou funcionalidade | LAMAS IA | Concorrente 1 | Concorrente 2 | Concorrente 3 |
|---|---|---|---|---|
| Natureza do produto | IA de imagem mamográfica | IA de imagem multimodal | RIS/PACS com IA de terceiros | IA de imagem de mama e tórax |
| Qualidade da aquisição pelo método PGMI, com retorno à equipe técnica | N/D | N/D | ||
| Prioridade de leitura, sem alterar a ordem do PACS | ||||
| Densidade mamária calculada a partir das imagens — BI-RADS A–D | N/D | |||
| Achados com escore de malignidade, como apoio à segunda leitura | ||||
| Laudo estruturado com terminologia BI-RADS | ||||
| Laudo evolutivo e comparativo com exames anteriores, sugestão de conduta e recomendação conforme o BI-RADS | N/D | N/D | N/D | |
| Regularização na Anvisa divulgada | ||||
| Integração PACS/RIS em nuvem por API | ||||
| Base de treinamento brasileira com desfechos validados | N/D | N/D | N/D | |
| Predição de risco de câncer de mama a partir do histórico longitudinal de rastreamento | Parcial, em desenvolvimento |
Predição de risco: no sistema LAMAS IA, essa funcionalidade está em desenvolvimento e ainda não está disponível para uso clínico.
O sistema LAMAS IA se integra ao PACS da clínica por API, com padrões DICOM e HL7, sem necessidade de substituir o sistema utilizado.
O que o sistema LAMAS IA entrega para a clínica, para o radiologista e para as empresas de PACS e RIS.
O sistema LAMAS IA foi habilitado no Chamamento Público da Secretaria de Informação e Saúde Digital (SEIDIGI) do Ministério da Saúde, regido pelo Edital nº 1/2026, de 7 de janeiro de 2026, que identifica parceiros e soluções tecnológicas inovadoras para o fortalecimento da transformação digital do Sistema Único de Saúde. Com a homologação do resultado final, a proposta passou a integrar o Laboratório InovaSUS Digital e participa das prospecções dirigidas do Ministério no âmbito do Programa Agora Tem Especialistas e do Programa SUS Digital.
Secretarias de saúde, hospitais públicos e empresas que prestam serviços ao SUS podem conhecer o sistema LAMAS IA e avaliar sua aplicação no rastreamento mamográfico da própria rede.
Relatos de profissionais sobre o uso do sistema LAMAS IA na rotina médica.
A utilização da IA Lamas é uma ferramenta de inestimável valor para a correlação dos achados do exame mamográfico atual com os prévios e também para com outros exames de imagem como ultrassonografia e RMN das mamas. Ademais, permite associar em sua estrutura dados de relevância da história clínica da paciente coletados do questionário que elas respondem em cada mamografia realizada na clínica, fazendo com que as informações do histórico fiquem acumuladas ao longo da linha do tempo. Não bastasse isso, permite a descrição dos achados de forma fonada, o que traz celeridade para a emissão do laudo. Oferece ainda a classificação BI-RADS de acordo com os achados descritos, bem como o ‘follow up’ recomendado. Em suma, é uma ferramenta genial que, de forma sintética, organizada e célere, permite elaborar laudos evolutivos e estruturados do léxico BI-RADS no estudo mamográfico.
Dr. Silvio Braz da Paixão, MDCRM-DF 10605 · RQE 5468 · Coordenador-Geral de Saúde do Senado FederalComo médica radiologista trabalhando em uma clínica com alto volume de exames, como a Clínica Janice Lamas, o uso da inteligência artificial no fluxo de laudos de mamografia transformou a minha rotina de trabalho. A ferramenta Lamas IA me trouxe um ganho expressivo em agilidade e precisão na triagem preliminar. O maior diferencial, no entanto, é a otimização do tempo; ao automatizar a pré-estruturação do laudo, o cruzamento da história clínica e a comparação com os exames anteriores, posso concentrar a minha atenção onde ela realmente importa, na análise minuciosa da imagem. A tecnologia não substitui o olhar do radiologista, mas potencializa o nosso foco técnico, garantindo diagnósticos mais rigorosos e um cuidado mais dedicado a cada paciente.
Dra. Renata Ravazzi EstrelaCRM-DF 11609 · RQE 13871 · Radiologista titular do CBR em mamografia e ultrassonografia · Certificada pela ISCDTenho utilizado o LamasIA na minha rotina de laudos de mamografia e ele realmente fez diferença no meu dia a dia. É uma ferramenta que traz praticidade, agilidade e organização para a rotina, principalmente por otimizar etapas que antes consumiam mais tempo durante a elaboração dos laudos. Isso torna o fluxo de trabalho muito mais leve e eficiente. Outro ponto que considero muito positivo é a possibilidade de manter uma maior padronização dos textos, reduzindo tarefas repetitivas e permitindo que a nossa atenção fique cada vez mais voltada para o que realmente importa: a análise criteriosa das imagens e a interpretação de cada exame. Na prática, o ganho de tempo e produtividade é muito perceptível, especialmente nos dias de maior volume. O LamasIA facilita bastante a rotina sem tornar o processo engessado, o que para mim é um grande diferencial. É uma solução muito bem pensada para a realidade do radiologista e que tem se mostrado extremamente útil na prática diária. O LamasIA é uma ferramenta que realmente facilita a nossa vida na rotina de mamografia.
Dra. Fernanda Gama BarbosaCRM-DF 27833 · RQE 19073 · Médica radiologista · Membro titular do CBRA utilização da IA na elaboração dos laudos mamográficos nos trouxe um ganho significativo de tempo, na organização e na padronização da qualidade do processo diagnóstico: a integração automatizada da história clínica, fatores de risco, antecedentes mamários, técnica do exame, escolha assertiva da densidade mamária, a comparação dos achados mamográficos atuais com exames prévios de mamografia, ultrassonografia e ressonância magnética, finalizando na classificação BI-RADS do exame. Ao reduzir o tempo gasto na organização e redação do laudo, liberamos mais tempo para o que realmente importa: olhar melhor e com mais atenção para as imagens. E o mais importante: apesar da uniformidade do laudo em formato padrão, como recomenda o ACR, existe liberdade para usar textos mais sucintos ou mais descritivos.
Dra. Yara Cristina Rocha TaneziniCRM-DF 2920 · RQE 1064 · Membro titular do CBRO auxílio da inteligência artificial do IA Lamas tem sido um facilitador para a minha rotina de trabalho, no que diz respeito à elaboração dos laudos da mamografia. Tenho percebido uma melhora na organização das informações, na padronização dos laudos e na facilidade em seguir uma sequência lógica na descrição dos achados, e isso é um facilitador no processo de agilidade na confecção dos laudos, ajudando a reduzir a possibilidade de esquecer alguma informação importante para o relatório. Na minha concepção, a principal vantagem é ter uma ferramenta inteligente que funciona como um apoio na estruturação dos laudos, sem substituir a expertise do médico, o raciocínio clínico e a análise médica. O resultado é um laudo mais organizado, completo e objetivo, além de otimizar o tempo durante a rotina dos exames.
Dra. Renata Cristina Silva TrintaCRM-DF 11595 · RQE 5593 · Membro titular do CBRTenho gostado muito de usar a Lamas IA. Os laudos estruturados são ótimos, trazem os achados de exames anteriores com rapidez junto com os dados clínicos, corroborando para agilizar um laudo de imagem associada à anamnese e aos exames anteriores das pacientes. Laudo integrado ideal para a conclusão diagnóstica.
Dra. Milena Araújo AguiarCRM-DF 19824 · RQE 25231 · Médica radiologistaO Lamas IA é uma tecnologia que nos ajuda muito na padronização dos laudos, principalmente em uma clínica com alto volume de exames de mamas. Ele também nos auxilia na elaboração de um relatório completo, reunindo todas as informações relevantes, como os antecedentes e a história clínica dos pacientes. Um dos pontos altos da ferramenta é a comparação com exames anteriores, permitindo uma avaliação mais sistematizada e ajudando o radiologista na descrição das principais alterações entre os exames. Outro ponto importante é que o Lamas IA também realiza uma análise da qualidade dos exames adquiridos, incluindo aspectos relacionados ao posicionamento e à qualidade técnica das imagens, contribuindo para a identificação de eventuais limitações na aquisição. Por isso, acredito que o Lamas IA veio para agregar muito à nossa rotina, proporcionando maior agilidade na elaboração de laudos completos e padronizados, além de contribuir para a redução de erros na aquisição das imagens.
Dra. Alessandra de Pinho Pimenta BorgesCRM-DF 36400 · RQE 128541 · Doutoranda pelo InRad/USP-SPDepoimentos na íntegra, enviados pelos médicos. Relatos individuais de experiência; não representam resultados de validação clínica.
Agende uma apresentação e conheça sua aplicação no fluxo real da mamografia.
