Câncer de tireoide: IA e algoritmos clínicos reduz biópsias desnecessárias para o diagnóstico

A Inteligência Artificial está transformando os mais variados setores da sociedade, consolidando-se como uma ferramenta estratégica no mundo atual. Na medicina de precisão não seria diferente.

O exemplo dessa evolução está no diagnóstico do câncer de tireoide: algoritmos avançados estão sendo utilizados para filtrar nódulos inofensivos e reduzir drasticamente o número de biópsias invasivas e desnecessárias¹. Este avanço é crucial diante do cenário previsto para 2026: o Brasil deve registrar 16.450 novos casos da doença, segundo o INCA².

Assim, a IA e algoritmos clínicos surgem para sanar uma das principais dificuldades na detecção do câncer na tireoide que é, justamente, identificar com precisão a natureza dos nódulos que se desenvolvem na glândula¹. Estima-se que 95% deles sejam benignos³, mas o temor do câncer ainda gera uma alta taxa de exames invasivos que poderiam ser evitados, impactando diretamente os custos e a eficiência da saúde pública e privada.
 

Câncer de tireoide é prevalente em mulheres 

Vale lembrar que, do total de novos casos de câncer de tireoide previstos Brasil para este ano, mais de 13 mil são em mulheres.²

Isso significa que, em média, a doença é de 3 a 4 vezes mais comum no público feminino que no masculino². Um conjunto de fatores biológicos e hormonais³ explica a prevalência desse tipo de câncer nesse grupo de pessoas. 

Sabe-se, por exemplo, que a tireoide é um órgão sensível a hormônios sexuais. Estudos mostram que os tecidos tireoidianos possuem receptores de estrogênio, o que pode favorecer a proliferação celular e o desenvolvimento tumoral (nem sempre malignos) em mulheres⁴. Chama atenção também o fato de que a detecção de nódulos na tireoide (benignos e malignos) atinge, normalmente, cerca de 60% das mulheres acima dos 50 anos⁵. 

Nesse cenário, o principal desafio clínico não é apenas identificar lesões, mas evitar intervenções desnecessárias, especialmente em pacientes com maior propensão ao desenvolvimento de nódulos. Nesse contexto, a inteligência artificial ganha relevância ao apoiar a análise de características suspeitas, contribuir para a tomada de decisão médica e ajudar a reduzir a realização de biópsias evitáveis, sobretudo em populações com maior prevalência da condição, como as mulheres¹. 

A Dra. Ana Luiza Maia, Professora Titular e pesquisadora da Universidade Federal do Rio Grande do Sul e Membro da American Thyroid Association (ATA) Task Force, está à disposição para uma entrevista sobre a atual mudança de paradigma, que coloca a Inteligência Artificial e algoritmos de ecografia para refinar o diagnóstico do câncer de tireoide. 

A pesquisadora fará uma palestra no International Merck Summit 2026, que acontece no próximo sábado (11), em Santiago (Chile), um evento que reúne especialistas internacionais para discutir as principais inovações científicas em cardiometabolismo e fertilidade. Dra Ana Luiza é a única representante da América Latina no Task Force para elaboração dos guidelines de nódulos Tireoidianos da American Thyroid Association (ATA). Ana Luiza é reconhecida nacional e internacionalmente por sua contribuição científica em nódulos tireoidianos e câncer de tireoide. 

Durante a conversa, a Dra. Ana Luiza poderá antecipar informações sobre:

• IA na Prática Clínica: como os algoritmos estão ajudando profissionais de saúde no diagnóstico do câncer de tireoide ao excluir nódulos de baixo risco com alta precisão, evitando biópsias por agulha fina (PAAF)⁴ desnecessárias.

• Eficiência em Saúde: diferenciar tumores malignos e benignos sem procedimentos desnecessários contribui para reduzir custos no sistema de saúde.

• Abordagem foca na jornada do paciente: prioriza o diagnóstico e o acompanhamento, reduzindo a necessidade de procedimentos invasivos e potencialmente dolorosos, sem comprometer a segurança clínica.

 

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Referências

1. Ni JH, et al. Optimizing thyroid nodule management with artificial intelligence: multicenter retrospective study on reducing unnecessary fine needle aspirations. JMIR Med Inform. 2025;13:e71740. Disponível em: https://doi.org/10.2196/71740. Acesso em: 1 abr. 2026.
2. BRASIL. Instituto Nacional de Câncer (INCA). Estimativa 2026–2028: incidência de câncer no Brasil. Rio de Janeiro: INCA; 2026 . Disponível em: Link. Acesso em: 1 abr. 2026.
3. DERWAEL M, JOSÉ M et al. Role of estrogen in thyroid cancer. Endocrine-Related Cancer, v. 20, n. 6, p. R273–R283, 2013. Disponível em: https://doi.org/10.1530/ERC-13-0082. Acesso em: 1 abr. 2026.
4. DERWAEL, M; JOSÉ, M et al.Role of estrogen in thyroid cancer. Endocr Relat Cancer. 2013;20(6):R273–R283. Disponível em: https://doi.org/10.1530/ERC-13-0082. Acesso em: 1 abr. 2026.
5. Guth S, Theune U, Aberle J, Galach A, Bamberger CM. Very high prevalence of thyroid nodules detected by high frequency (13 MHz) ultrasound examination. Eur J Clin Invest. 2009;39(8):699–706. Disponível em: https://doi.org/10.1111/j.1365-2362.2009.02162.x. Acesso em: 1 abr. 2026.