A taxa de mortalidade por câncer nos Estados Unidos caiu 35% entre 1991 e 2024, o equivalente a mais de 4,8 milhões de mortes evitadas — e, na doença metastática, a sobrevida em cinco anos mais que dobrou, de 17% em meados dos anos 1990 para 36% no período 2016-2022. Os números são do Cancer Progress Report 2026, da Associação Americana para Pesquisa do Câncer (AACR), divulgado em 16 de setembro. No mesmo documento, porém, está a projeção que impede qualquer comemoração fácil: os casos novos anuais devem chegar a 2,5 milhões até 2050, 19% acima dos cerca de 2,1 milhões estimados para 2026.
O progresso não é distribuído por igual
A sobrevida relativa em cinco anos, somando todos os estágios, chega a 98,2% na próstata e 91,9% na mama. No pâncreas, fica em 13,7%. É a mesma doença sob o mesmo sistema de saúde, com quase 85 pontos percentuais de diferença — e a explicação não está no tratamento, está em quando o diagnóstico acontece. Próstata e mama têm programas de rastreamento populacional consolidados; pâncreas não tem nenhum, e o tumor costuma se manifestar clinicamente quando já é irressecável.
Entre julho de 2025 e a publicação do relatório, a FDA aprovou 11 novas terapias antineoplásicas e ampliou a indicação de outras cinco. Ainda assim, as disparidades seguem teimosas: homens negros e mulheres indígenas americanas e nativas do Alasca registraram as maiores taxas de incidência entre 2019 e 2023, e a população rural apresentou incidência 6% maior e mortalidade 18% maior que a metropolitana. Diferença de acesso ao diagnóstico por imagem é parte relevante dessa conta.
Por que a mama entrou na coluna do crédito
A mortalidade por câncer de mama feminino caiu 44% entre 1989 e 2024, cerca de 546 mil mortes evitadas, num ritmo recente de aproximadamente 1,2% ao ano. O relatório atribui o resultado à combinação de detecção precoce e tratamento personalizado — e registra que a USPSTF voltou a recomendar o início da mamografia aos 40 anos, revertendo a mudança de 2009.
No pulmão, a queda de mortalidade foi a que mais contribuiu para o total de mortes evitadas entre 1975 e 2020, sobretudo pelo controle do tabagismo. Mas o teto do que a política antitabaco consegue entregar sozinha já está próximo, e é aí que o rastreamento por TC de baixa dose assume o papel principal — tema que dominou, aliás, as sessões do WCLC 2026 sobre como ampliar o rastreio pulmonar.
MASAI: o ensaio que a radiologia vai citar por uma década
O relatório cita o ensaio sueco MASAI ao afirmar que o rastreamento apoiado por IA se associou a uma taxa 12% menor de cânceres de intervalo. Vale abrir o número, porque ele é mais interessante do que a manchete.
Câncer de intervalo é aquele diagnosticado entre duas rodadas de rastreamento, depois de uma mamografia lida como negativa. É a métrica mais honesta de um programa de rastreio: mede o que escapou, não o que foi encontrado. O MASAI randomizou mais de 105 mil mulheres no sudoeste da Suécia em proporção 1:1 — um braço com leitura apoiada por IA (que triava os exames para leitura simples ou dupla) e outro com dupla leitura padrão, sem IA. O braço com IA detectou 29% mais cânceres na tela, com sensibilidade maior, especificidade igual e carga de leitura menor.
E aqui está a ressalva que o editorial do Lancet fez questão de registrar: 29% mais cânceres detectados produziram apenas 12% menos cânceres de intervalo. Se toda detecção extra correspondesse a um tumor que viraria doença clínica, os dois números caminhariam juntos. A distância entre eles sugere que parte do ganho é sobrediagnóstico — lesões que nunca teriam causado sintoma. Não invalida o resultado, que é sólido e favorável, mas muda a conversa: o benefício real é ter menos câncer de intervalo com características desfavoráveis, não simplesmente “achar mais”.
Pulmão: dois produtos citados, um gargalo não resolvido
O documento da AACR menciona duas ferramentas recém-liberadas para detecção precoce no pulmão: o RevealAI-Lung, da RevealDx, com redução relatada de 18% nos falsos-positivos, e o eyonis LCS, da Median Technologies, com 93% de sensibilidade em teste. São números de fabricante, obtidos em conjuntos de validação — categoria diferente de um desfecho de ensaio randomizado como o do MASAI, e é assim que devem ser lidos.
O gargalo do rastreamento pulmonar, de todo modo, raramente é o algoritmo. É a adesão, é a fila de seguimento do nódulo indeterminado, é quem comunica o paciente. Nada disso melhora porque a sensibilidade subiu dois pontos. Já tratamos aqui do descompasso entre promessa e entrega quando a IA em mamografia rendeu menos do que se esperava no mundo real — o padrão se repete.
Carga de trabalho: o efeito mais concreto no curto prazo
Segundo a AACR, a assistência por IA pode reduzir em até 44% a carga de leitura. Esse é, provavelmente, o impacto mais imediato e menos glamouroso da tecnologia na radiologia — e vem do mesmo desenho do MASAI: a IA não substitui o leitor, ela tria. Exames de baixíssima probabilidade vão para leitura simples; o restante mantém a dupla leitura. O radiologista continua no circuito, mas deixa de gastar tempo onde o rendimento diagnóstico é quase nulo.
Em serviços que operam com fila crônica, isso vale mais do que qualquer ganho marginal de sensibilidade. É o mesmo mecanismo descrito no estudo em que a IA cortou 64% da carga de trabalho na mamografia. A pergunta que segue aberta — e que nenhum relatório responde — é o que acontece com a acurácia do leitor humano quando ele só recebe os casos difíceis, turno após turno.
Como ler isso do Brasil
Os dados são americanos e não se transportam direto. O INCA estima cerca de 704 mil casos novos de câncer por ano no triênio 2023-2025 no Brasil, e o perfil de estadiamento ao diagnóstico é sistematicamente pior do que o americano — o que significa que boa parte do ganho de sobrevida observado nos EUA está disponível aqui por uma via mais barata que terapia nova: diagnosticar antes.
Na prática, três coisas pesam mais do que comprar algoritmo: capacidade instalada de mamografia e TC fora dos grandes centros, tempo entre exame alterado e biópsia, e um circuito auditável de seguimento de achado suspeito. Ferramenta de IA entra depois disso, como multiplicador. Entra antes, vira custo.
Fonte: The Imaging Wire — dados do AACR Cancer Progress Report 2026
