OBJETIVOS: No Brasil, as neoplasias malignas são uma das principais causas de morte, e a detecção precoce é crucial. No entanto, os protocolos de rastreamento são seguidos de forma inconsistente, e a ampla disponibilidade de serviços frequentemente resulta em uso excessivo e desnecessário, particularmente no setor privado. Este estudo identifica trajetórias de utilização do rastreamento do câncer de mama utilizando um banco de dados administrativo longitudinal exclusivo de uma operadora de saúde brasileira, incluindo atributos dos beneficiários e utilização de serviços de saúde. MÉTODOS: Este estudo observacional e longitudinal analisa o rastreamento do câncer de mama utilizando dados administrativos de uma grande operadora de saúde brasileira (2014-2023). Algoritmos de inteligência artificial agruparam as trajetórias individuais de utilização da mamografia ao longo de dez anos, com foco na frequência e no momento da realização. As ferramentas matemáticas utilizadas para identificar os padrões foram: convolução, transformada de Fourier, t-SNE (redução de dimensionalidade) e DBSCAN (agrupamento). Uma rede neural também foi treinada para predizer a ocorrência de câncer de mama com base no uso de 27 tipos de procedimentos de rastreamento, diagnóstico e tratamento. Os grupos foram caracterizados pela frequência de rastreio, época, faixa etária e incidência de câncer de mama. RESULTADOS: Utilizando agrupamento baseado em IA, foram identificados 13 macrogrupos. Os padrões variaram de uso mínimo (1 a 3 rastreios na década) a uso anual consistente. Alguns grupos apresentaram comportamento intermitente, com uso concentrado em anos específicos. Mulheres mais velhas (média de 49 anos) apresentaram as maiores taxas de adesão, com mais de 80% das mulheres rastreando anualmente, e experimentaram a maior incidência de câncer de mama, chegando a 34%. Os grupos com rastreio esporádico eram mais jovens e apresentaram menores taxas de incidência. Esses achados estão alinhados com o perfil epidemiológico do câncer de mama no Brasil. Uma queda notável na utilização ocorreu por volta de 2020 na maioria dos grupos, provavelmente devido à pandemia de COVID-19. CONCLUSÕES: Essas trajetórias de rastreio diferenciadas oferecem informações valiosas para o direcionamento de estratégias de saúde pública e aprimoramento dos esforços de detecção precoce. Utilizando informações de custo e a incidência estimada de câncer de mama para cada perfil de rastreio, indicadores de custo-efetividade podem ser calculados para orientar a prática clínica e a alocação de recursos.
Notas
O registro foi originalmente publicado em inglês. A versão em português foi traduzida com o apoio de inteligência artificial.
Abstract
OBJECTIVES: In Brazil, malignant neoplasms are a leading cause of death, and early detection is crucial. However, screening protocols are inconsistently followed, and the widespread availability of services often results in unnecessary overuse, particularly in private sector. This study identifies pathways of breast cancer screening utilization using a unique longitudinal administrative database from a Brazilian health insurer, including beneficiary attributes and healthcare utilization.
METHODS: This observational, longitudinal, study analyzes breast cancer screening using administrative data from a large Brazilian health insurance provider (2014-2023). Artificial intelligence algorithms clustered individual mammography utilization trajectories over ten years, focusing on frequency and timing. The mathematical tools used to identify the patterns were: convolution, Fourier transformation, t-SNE (dimensionality reduction) and DBSCAN (clustering). A neural network was also trained to predict breast cancer occurrence based on the use of 27 types of screening, diagnostic, and treatment procedures. Clusters were characterized by screening frequency, timing, age group, and breast cancer incidence
RESULTS: Using AI-based clustering, 13 macro-groups were identified. Patterns ranged from minimal use (1-3 screenings in the decade) to consistent annual use. Some groups showed intermittent behavior, with clustered use in specific years. Older women (average age 49) show the highest adherence rates, with over 80% of women screened annually, and experience the highest breast cancer incidence, reaching up to 34%. Groups with sporadic screening were younger and had lower incidence rates. These findings align with the epidemiological profile of breast cancer in Brazil. A noticeable drop in utilization occurred around 2020 across most groups, likely due to the COVID-19 pandemic.
CONCLUSIONS: These differentiated screening trajectories offer valuable insights for tailoring public health strategies and improving early detection efforts. Using cost information and the estimated breast cancer incidence for each screening profile, cost-effectiveness indicators can be calculated to inform clinical practice and resource allocation
Notes
The record was originally published in English. The Portuguese version was translated with the support of artificial intelligence.
