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Pair with address: 0xC22aEd04001E64ADb69BE80A670a597E2B4bfa5A not found! Site De Rencontre Homme Et Femme. Já pensou em fazer um curso de Power BI? Esse é um dos primeiros passos para quem pretende seguir uma carreira em Business Intelligence. Afinal, o profissional de BI é o responsável por planejar e executar estratégias de negócio com base na análise de dados extraída por meio de uma ferramenta de se você quer aprender a usar o Microsoft Power BI, uma das ferramentas mais conhecidas do mercado, veja os melhores cursos disponíveis para você estudar pela internet, sem sair de casa!Quais são os melhores cursos de Power BI para fazer em 2022?É possível aprender Power BI em cursos totalmente PexelsConfira sete cursos online de Power BI para você começar a aprender ainda em 2022. 1. Curso grátis de Power BI Unova CursosPara quem ainda está dando os primeiros passos e deseja ter um conhecimento básico, é interessante fazer o curso grátis de Power BI da Unova Cursos. O treinamento tem duração de 20 horas e conta com uma boa avaliação dos alunos da de ser totalmente gratuito para estudar, caso deseje obter um certificado é necessário pagar uma taxa no valor de R$ 29,90. Entre os conteúdos abordados, é possível citarImportação de base de dados do ao de de Power BI EBACO curso online de Power BI da Escola Britânica de Artes Criativas & Tecnologia EBAC tem duração de 4 meses, sendo indicado tanto para iniciantes como para profissionais de BI que desejam aprimorar os conhecimentos. As matérias incluem Extração de dados de múltiplas de painéis para cálculos de Minicurso Power BI Power BI ExperienceO minicurso da Power BI Experience pode ser assistido gratuitamente no PexelsO minicurso de Power BI está disponível gratuitamente no canal do YouTube do Leonardo da Power BI Experience, tendo 8 aulas no total. Entre os assuntos abordados, é possível citar Introdução ao Power BI e como fazer a instalação e tratamento de entre com a linguagem e Microsoft Power BI Para Data Science, Versão 9 Data Science AcademyMais uma alternativa gratuita é o curso Microsoft Power BI Para Data Science, Versão da Data Science. A formação tem um total de 72 horas de duração e ensina a como usar a ferramenta Microsoft Power BI em conjunto com alguns conceitos de Data Science e Machine Learning. Confira os temas de algumas das aulas Análise de dados com Power Mapas e R, Python e machine Relacionamento e válido destacar que nesse curso de Power BI você também pode adquirir o certificado gratuitamente após a conclusão. 5. Power BI na Prática ViscariSe você procura por um curso que proporcione um aprendizado que vai do básico até o avançado, então uma opção é o Power BI na Prática, da Viscari. A capacitação tem 42 aulas e aborda diversos temas, como Introdução a gráfica e e tratamento da Base no Power Query ETL.Criação de Power BI Completo — Do Básico ao Avançado UdemyOutra alternativa para quem pretende começar do zero é o curso Power BI Completo — Do Básico ao Avançado, da Udemy, ministrado pelo professor João Paulo de Lira. O treinamento tem a duração de 10 horas de vídeo sob demanda e conteúdo programático inclui Importação de de fórmulas de AluraPor último, é interessante citar a Formação Power BI da Alura, que conta com um total de 55 horas e sendo composta de 5 cursos, proporcionando um conhecimento do básico ao avançado. Entre os conteúdos abordados no programa de estudo, estão incluídos Análise de de de dashboards e você conhecia os cursos de Power BI da lista? Agora, se você quer ser um profissional de BI, já sabe por onde começar seus estudos! Capa Economia Dinheiro em Ação O Brasil registrou fluxo cambial total negativo de 1,505 bilhão de dólares em maio, puxado pela saída de moeda pela via financeira, após encerrar abril com entradas líquidas de 627 milhões de dólares, informou nesta quarta-feira o Banco Central. Os dados mais recentes são preliminares e fazem parte das estatísticas referentes ao câmbio contratado. Pelo canal financeiro, houve saídas de 8,101 bilhões de dólares em maio. Por este canal são realizados os investimentos estrangeiros diretos e em carteira, as remessas de lucro e o pagamento de juros, entre outras operações. Pelo canal comercial, o saldo de maio foi positivo em 6,596 bilhões de dólares. Nos dois primeiros dias úteis de junho, o país registra fluxo cambial positivo de 969 milhões de dólares. Já no acumulado do ano até 2 de junho, o cambial total está positivo em 12,780 bilhões de dólares. ÍNDICE DE COMMODITIES O BC informou ainda que o Índice de Commodities - Brasil IC-Br, indicador que serve de referência para os preços de commodities negociadas pelo país, recuou 4,68% em maio. Reuters - Esta publicação inclusive informação e dados são de propriedade intelectual de Reuters. Fica expresamente proibido seu uso ou de seu nome sem a prévia autorização de Reuters. Todos os direitos reservados. Por Ricardo Brito BRASÍLIA Reuters - Auditoria feita pela Controladoria-Geral da União CGU divulgada nesta sexta-feira apontou o pagamento potencialmente indevido de quase 2 bilhões de reais de auxílios voltados a taxistas e caminhoneiros durante o governo de Jair Bolsonaro. Segundo a CGU, mais de 1,39 bilhões de reais pagos a título de Auxílio-Taxista - 1 mil reais por mês por beneficiário, disponibilizado entre julho e dezembro do ano passado em caráter emergencial e boa parte em meio à campanha eleitoral. O benefício foi instituído por emenda aprovada pelo Congresso para enfrentar a emergência decorrente da alta do preço dos combustíveis. Segundo a CGU, dos beneficiários do programa, deles não cumpriram os critérios de elegibilidade ao benefício ou requisitos previstos normativamente para o exercício da atividade. Isso representa 78% dos beneficiários. Na lista de beneficiários indevidos, conforme a auditoria, havia pessoas que não tinham habilitação para dirigir ou mesmo não tinham habilitação para exercer atividade remunerada, recebiam seguro-desemprego ou seguro-defeso e havia ainda quem constava como morto, segundo registros oficiais. No caso dos caminhoneiros, categoria que em grande parte apoiava o então presidente, os pagamentos potencialmente indevidos superam os 580 milhões de reais a título do Auxílio aos Transportadores Autônomos de Carga Auxílio Caminhoneiro. Também concedido entre julho e dezembro a partir da mesma emenda que instituiu o Auxílio-Taxista, o benefício destinado aos caminhoneiros foi pago em seis parcelas mensais de 1 mil reais. A auditoria da CGU identificou, a partir de cruzamento de dados e de análises da verificação de controles internos, beneficiários que não cumpriam os requisitos de elegibilidade. Procurada, a assessoria do ex-presidente Jair Bolsonaro não respondeu de imediato a pedido de comentário. No final do ano passado, a chapa encabeçada pelo então presidente eleito Luiz Inácio Lula da Silva PT moveu uma ação no Tribunal Superior Eleitoral em que acusava Bolsonaro de abuso poder pela concessão ilegal de benefício financeiros a cidadãos durante as eleições com o "claro intuito de angariar votos e, portanto, influenciar na escolha dos eleitores brasileiros, de modo a ferir a lisura do pleito". Entre os pontos questionados na ação, estavam a antecipação do pagamento do Auxílio Brasil, do Auxílio Gás, de auxílio a caminhoneiros e taxistas, entre outras iniciativas. Reportagem adicional de Maria Carolina Marcello O business intelligence BI combina análise empresarial, mineração de dados, visualização de dados, ferramentas/infraestrutura de dados e práticas recomendadas para ajudar as organizações a tomar decisões impulsionadas por dados. Na prática, você sabe que tem o business intelligence moderno quando possui uma visão abrangente dos dados da sua organização e usa esses dados para gerar mudanças positivas, eliminar a ineficiência e se adaptar rapidamente às mudanças no mercado ou na cadeia de fornecimento. É importante salientar que essa é uma definição bastante moderna de BI, e “business intelligence” é um termo popular que vem sendo usado há muito tempo. O Business Intelligence tradicional escrito assim com letras maiúsculas surgiu originalmente na década de 1960 como um sistema para compartilhar informações nas organizações. Ele se desenvolveu nos anos 80 junto com os modelos computacionais para auxiliar na tomada de decisões e transformar os dados em informações antes de se tornar um recurso específico oferecido pelas equipes de BI com soluções de serviço dependentes da TI. As soluções de BI modernas priorizam a análise de autoatendimento flexível, dados governados em plataformas confiáveis, a autonomia dos usuários comerciais e o acesso rápido à informação. Este artigo faz uma introdução ao BI e é só a ponta do iceberg. Recursos adicionais Seis mitos sobre a migração do BI tradicional para o BI moderno Dez principais tendências de business intelligence deste ano Livros sobre business intelligence Uma lista de exemplos reais do business intelligence em ação. Por que você precisa de uma plataforma de BI e como escolher uma Como desenvolver uma estratégia de business intelligence de sucesso O que você precisa saber sobre painéis de BI Exemplos de business intelligence O recurso Explique os dados do Tableau ajuda a identificar com rapidez possíveis explicações para exceções e tendências nos dados. Muito além de algo específico, o business intelligence é um termo abrangente que engloba os processos e métodos de coleta, armazenamento e análise de dados das operações ou atividades para otimizar o desempenho dos negócios. Tudo isso é usado de maneira integrada para criar uma visão abrangente da empresa e ajudar as pessoas a tomarem decisões melhores e acionáveis. Nos últimos anos, o business intelligence evoluiu e passou a incluir mais processos e atividades para melhorar o desempenho. Esses processos incluem Mineração de dados o uso de bancos de dados, estatísticas e aprendizado de máquina para revelar tendências em conjuntos de dados grandes. Geração de relatórios o compartilhamento de análises de dados com as partes interessadas para que elas possam tirar conclusões e tomar decisões. Benchmarking e métricas de desempenho a comparação de dados de desempenho atuais e históricos para acompanhar o desempenho em relação às metas, geralmente com o uso de painéis personalizados. Análise descritiva o uso da análise de dados passados para descobrir o que aconteceu. Consultas fazendo perguntas específicas aos dados, o BI extrai as respostas dos conjuntos de dados. Análise estatística a aplicação dos resultados da análise descritiva para explorar os dados em mais profundidade usando conceitos estatísticos por exemplo, como e por que determinada tendência ocorreu. Visualização de dados o processo de transformar a análise de dados em representações visuais, como gráficos, diagramas e histogramas, para facilitar o consumo dos dados. Análise visual a exploração dos dados através de histórias visuais para comunicar informações conforme necessário e manter-se no fluxo da análise. Preparação de dados o processo de compilar várias fontes de dados, identificar as dimensões/medidas e prepará-las para a análise de dados. Por que o business intelligence é importante? O BI eficaz ajuda empresas e organizações a fazer perguntas aos dados e encontrar as respostas. O business intelligence pode ajudar as empresas a tomar melhores decisões, pois apresenta dados atuais e históricos no contexto dos negócios. Os analistas podem usar o BI para oferecer benchmarks de desempenho e concorrência a fim de ajudar a organização a operar de forma mais suave e eficiente. Os analistas também podem identificar tendências de mercado com mais facilidade para aumentar as vendas ou os lucros. Quando usados da forma adequada, os dados certos podem contribuir para diversas áreas, desde a conformidade até o recrutamento de pessoal. Alguns exemplos de como o business intelligence pode ajudar as empresas a tomar melhores decisões impulsionadas por dados Identificando formas de aumentar os lucros Analisando o comportamento dos clientes Comparando dados com a concorrência Acompanhando o desempenho Otimizando as operações Prevendo o sucesso Identificando tendências de mercado Descobrindo erros ou problemas Como funciona o business intelligence? Toda empresa e organização tem perguntas e metas. Para responder a essas perguntas e acompanhar o desempenho em relação às metas, elas coletam os dados necessários, analisam esses dados e determinam o que precisam fazer para atingir as metas. Da perspectiva técnica, os dados brutos são gerados pelas atividades da empresa. Eles são processados e depois armazenados em data warehouses. Feito isso, os usuários podem acessá-los e dar início ao processo de análise para responder as perguntas da empresa. Como BI, análise de dados e análise empresarial funcionam em conjunto O business intelligence inclui a análise de dados e a análise empresarial, mas só as aplica como partes do processo como um todo. O BI ajuda os usuários a tirar conclusões através da análise de dados. Os cientistas de dados investigam os aspectos específicos dos dados, usando técnicas avançadas de estatística e a análise preditiva para identificar padrões históricos e prever padrões futuros. A análise de dados faz a seguinte pergunta “Por que isso aconteceu e o que acontecerá no futuro?” O business intelligence aplica esses modelos e algoritmos e traduz os resultados em uma linguagem acionável. De acordo com o glossário de TI da Gartner, “a análise empresarial inclui mineração de dados, análise preditiva, análise aplicada e estatística”. Em suma, as organizações fazem análises empresariais como parte de uma estratégia maior de business intelligence. O BI foi desenvolvido para responder a perguntas específicas e oferecer análises imediatas para possibilitar o planejamento e a tomada de decisões. No entanto, as empresas podem usar os processos da análise para fazer perguntas complementares cada vez melhores e otimizar o processo iterativo. A análise empresarial não deve ser um processo linear, pois responder a uma pergunta provavelmente levará à iteração e a perguntas complementares. Em vez disso, pense no processo como um ciclo de acesso, descoberta, exploração e compartilhamento de informações com base em dados. A isso chamamos de ciclo de análise, um termo moderno que explica como as empresas usam a análise para reagir a perguntas e expectativas inconstantes. Diferença entre o BI tradicional e o BI moderno O BI moderno prioriza a análise de autoatendimento e o acesso rápido à informação. Antigamente, as ferramentas se baseavam em um modelo de business intelligence tradicional. Tratava-se de uma abordagem hierárquica, em que o business intelligence era controlado pelo departamento de TI, e a maioria das perguntas analíticas era respondida com relatórios estáticos. Isto é, se uma pessoa fizesse uma pergunta complementar sobre um relatório, sua solicitação seguiria para a parte debaixo da fila de geração de relatórios e seria necessário iniciar o processo novamente. Esse esquema levou a ciclos lentos e frustrantes de geração de relatórios, em que ninguém conseguia aproveitar os dados para tomar decisões. O uso da abordagem de business intelligence tradicional ainda é comum para a geração de relatórios padrão e para responder a perguntas estáticas. No entanto, o business intelligence moderno é interativo e acessível. Embora os departamentos de TI ainda sejam uma parte importante do gerenciamento do acesso aos dados, usuários de vários níveis podem personalizar os painéis e criar relatórios com pouca intervenção. Com o software adequado, os usuários podem visualizar os dados e responder às suas próprias perguntas. Como os principais setores usam o business intelligence Exemplo de um painel de indicadores econômicos, mostrando os impulsionadores de longo prazo da economia dos EUA. Muitos setores foram os precursores a adotar o BI, incluindo saúde, tecnologia da informação e educação. Todas as organizações podem usar os dados para transformar as operações. A empresa de serviços financeiros Charles Schwab usou o business intelligence para ter uma visão abrangente de todas as suas filiais nos Estados Unidos a fim de entender suas métricas de desempenho e identificar oportunidades. Com acesso a uma plataforma de business intelligence central, a Schwab conseguiu compilar os dados de todas as filiais em uma única exibição. Assim, os gerentes de filiais conseguiram identificar clientes que talvez precisassem de alguma mudança nas demandas de investimento. A liderança consegue acompanhar o desempenho de uma região em relação à média e clicar para ver as filiais que impulsionam esse desempenho. Tudo isso leva a mais oportunidades de otimização, além de estimular um atendimento cada vez melhor aos clientes. Ferramentas e plataformas de business intelligence Muitas ferramentas e plataformas de business intelligence de autoatendimento simplificam o processo de análise. Isso oferece às pessoas mais facilidade para ver e entender seus dados, permitindo que elas os explorem por conta própria sem conhecimentos técnicos. Há muitas plataformas de BI voltadas à geração de relatórios ad hoc, à visualização de dados e à criação de painéis personalizados disponíveis para usuários de vários níveis. Já compilamos nossas recomendações sobre como avaliar plataformas de BI modernas para ajudar você a escolher a opção certa para sua organização. Uma das maneiras mais comuns de apresentar o business intelligence é usando a visualização de dados. Benefícios da análise visual e da visualização de dados A análise visual mantém você no fluxo da análise de dados. Uma das maneiras mais comuns de apresentar o business intelligence é usando a visualização de dados. Seres humanos são criaturas visuais e muito sensíveis a padrões ou diferenças de cores. As visualizações de dados mostram as informações de maneira mais acessível e compreensível. Visualizações compiladas em painéis podem contar imediatamente uma história, destacando tendências ou padrões que talvez não fossem facilmente revelados com a análise manual dos dados brutos. Essa acessibilidade também possibilita mais conversas sobre os dados, levando a um impacto comercial ainda maior. Usando o business intelligence de autoatendimento SSBI na sua empresa Hoje, cada vez mais organizações estão migrando para um modelo de business intelligence moderno, caracterizado por uma abordagem de dados de autoatendimento. A TI gerencia os dados segurança, precisão e acesso, permitindo que os usuários interajam com eles diretamente. Plataformas de análise modernas, como o Tableau, ajudam as organizações a lidar com todas as etapas do ciclo de análise preparação de dados no Tableau Prep, análise e descoberta no Tableau Desktop e compartilhamento e governança no Tableau Server ou no Tableau Cloud. Ou seja, a TI pode controlar o acesso aos dados enquanto capacita cada vez mais pessoas a explorarem visualmente seus dados e compartilharem suas ideias. O papel futuro do business intelligence O business intelligence está em constante evolução, acompanhando a tecnologia e as necessidades das empresas. É por isso que, todos os anos, identificamos as tendências atuais para manter os usuários a par das inovações. Lembre-se de que a inteligência artificial e o aprendizado de máquina continuarão crescendo, e as empresas podem integrar as informações geradas pela IA em sua estratégia completa de BI. Conforme as empresas se esforçam para se tornarem organizações impulsionadas por dados, as iniciativas de colaboração e compartilhamento de dados só aumentarão. A visualização de dados será ainda mais essencial para que as pessoas possam trabalhar juntas entre equipes e departamentos. Este artigo é apenas uma introdução ao mundo do business intelligence. O BI oferece recursos para acompanhamento de vendas em tempo real, permite aos usuários descobrir informações sobre o comportamento do cliente, prever os lucros e muito mais. Vários setores, como varejo, seguros e combustíveis, já adotaram o BI, e outros farão o mesmo a cada ano. As plataformas de BI se adaptam às novas tecnologias e à inovação de seus usuários. Fique por dentro de todas as tendências e novidades do business intelligence com nossa lista das dez principais tendências de BI atuais Tempo estimado de leitura 4 minutos. O que é BI-RADS? O termo BI-RADS, um acrônimo em inglês para Breast Image Reporting and Data System, é uma classificação desenvolvida em 1993 pelo Colégio Americano de Radiologia ACR com intuito de padronizar os relatórios mamográficos, de forma a minimizar os riscos de má interpretação dos laudos da mamografia e facilitar a comparação de resultados para futuros estudos clínicos. O ACR BI-RADS, portanto, é uma forma padronizada de relatar os achados radiológicos da mamografia, o que reduz em muito o risco de interpretações subjetivas de laudos puramente descritivos e impede que um mesmo achado seja interpretado de forma diferente entre o médico radiologista que realizou o exame e o médico assistente da paciente que solicitou o exame. A classificação também ajuda o médico assistente a saber quando a investigação de um nódulo suspeito deve ser complementada com outros métodos e quando ela pode ser satisfatoriamente interrompida apenas com o resultado da mamografia. Ele ajuda também a padronizar as condutas médicas. Inicialmente proposta como uma classificação para os relatórios da mamografia, o BI-RADS atualmente também tem sido usado para descrever laudos de ultrassonografia mamária e de ressonância magnética das mamas. Classificação ACR BI-RADS Se você faz uma mamografia e apresenta alguma lesão suspeita, seja ela um nódulo, um cisto, uma calcificação ou uma lesão claramente maligna, é importante que o laudo desta mamografia seja o mais direto e compreensível o possível. Para que todos os médicos, independentemente das suas especialidades, possam entender e interpretar os resultados da sua mamografia de modo uniforme, o radiologista precisa sintetizar os achados mamográficos usando uma das 6 categorias da classificação de BI-RADS. Através desta classificação, o seu médico poderá facilmente distinguir a probabilidade da sua lesão ser maligna ou benigna. O que descrevemos a seguir são as 6 categorias de classificação do Colégio Americano de Radiologia. BI-RADS categoria 0 – Exame inconclusivo Quando o radiologista classifica o seu resultado como BI-RADS 0, isso significa que ele considerou o exame inconclusivo ou incompleto. As causas para uma categoria 0 incluem fatores técnicos, tais como imagens de baixa qualidade, que podem ser devidos ao posicionamento inadequado da mama ou à movimentação da paciente durante o exame. A categoria 0 também pode ser atribuída quando há dúvida sobre a existência ou não de uma lesão, havendo necessidade de realizar outro exame de imagem para tirar a prova, como ultrassonografia ou ressonância magnética. A disponibilização de laudos de mamografia anteriores para que o médico radiologista possa comparar imagens antigas com as imagens atuais diminui o risco de a mamografia ser classificada como BI-RADS 0. Por exemplo, uma lesão de difícil avaliação, mas que existe há vários anos e nunca mudou de aspecto, fala claramente a favor de uma lesão benigna. Com o auxílio de resultados anteriores, o médico pode mudar a classificação de categoria 0 para categoria 2 ver mais adiante. Portanto, um BI-RADS 0 não indica nem que a lesão é provavelmente benigna, nem que é provavelmente maligna. A categoria 0 indica um exame inconclusivo que deve ser repetido. BI-RADS categoria 1 – Exame normal ou exame negativo Quando o radiologista classifica o seu resultado como BI-RADS 1, isso significa que a mamografia não apresenta nenhuma alteração. O exame é completamente normal. As mamas são simétricas e não foram visualizadas massas, distorções de arquitetura ou calcificações suspeitas. O risco de lesão maligna em um exame classificado como categoria 1 é de 0%. BI-RADS categoria 2 – Exame com achados certamente benignos Quando o radiologista classifica o seu resultado como BI-RADS 2, isso significa que ele encontrou alguma alteração na mamografia, mas que as características da lesão permitem afirmar que ela é benigna. Entre as lesões que costumam ser encontradas em exames com classificação BI-RADS 2, podemos citar Fibroadenomas calcificados. Cistos simples da mama. Linfonodos intra-mamários. Calcificações vasculares. Lipomas. Hamartomas. Calcificações de origem secretória. Implantes de silicone. Cicatriz cirúrgica. Para ser classificado como categoria 2, o médico precisa ter segurança para afirmar que a lesão é de origem benigna. Se o médico tiver dúvidas, o resultado não pode ser classificado como BI-RADS 2, mas sim como BI-RADS 3. Portanto, na prática, um resultado BI-RADS 2 tem o mesmo valor clínico de um BI-RADS 1. O risco de lesão maligna é de 0%. BI-RADS categoria 3 – Exame com achados provavelmente benignos Quando o radiologista classifica o seu resultado como BI-RADS 3, isso significa que ele encontrou alguma alteração na mamografia, que provavelmente é benigna, mas que ele não tem 100% de segurança. Por mais que o médico tenha quase certeza que a lesão é benigna, se ele tiver a mínima dúvida, a classificação deve ser categoria 3. Quando o exame é classificado como BI-RADS 3, a conduta sugerida é repetir a mamografia após 6 meses. Se o novo exame também for categoria 3, uma nova mamografia é repetida após mais 6 meses 12 meses após a primeira. Se nessa mamografia o resultado for o mesmo, uma última reavaliação mamográfica deve ser realizada após mais 1 ano 2 anos após o resultado inicial. Se após 2 anos, a lesão permanecer igual, o radiologista pode considerá-la um BI-RADS 2. Por outro lado, se em algum momento do seguimento a lesão mudar de características e se tornar mais suspeita, a classificação deve ser mudada para BI-RADS 4 e a lesão deve ser biopsiada. Vários estudos já mostraram que esse seguimento semestral não acarreta risco para a paciente. Mesmo nos raros casos em que a lesão muda de característica e passa a haver a suspeita de malignidade, a espera não traz prejuízos à saúde da paciente. Portanto, um resultado na categoria 3 indica uma lesão com baixíssimo risco de malignidade, que não precisa ser inicialmente biopsiada, mas que, por prudência, deve ser seguida de perto ao longo dos próximos 2 anos. O risco de lesão maligna do BI-RADS 3 é de apenas 2%, ou seja, 98% dos casos são mesmo lesões benignas. BI-RADS categoria 4 – Exame com achados suspeitos Quando o radiologista classifica o seu resultado como BI-RADS 4, isso significa que ele encontrou alguma alteração na mamografia, que pode ser um câncer, mas que não necessariamente é um câncer. Todas as pacientes com um resultado BI-RADS 4 devem ser submetidas à biópsia da lesão para que o diagnóstico correto possa ser estabelecido. A categoria 4 costuma ser dividida em 3 sub-categorias conforme o risco de câncer BI-RADS 4A lesão com baixa suspeita de malignidade – 2 a 10% de risco de câncer. BI-RADS 4B lesão com moderada suspeita de malignidade – 11 a 50% de risco de câncer. BI-RADS 4C lesão com elevada suspeita de malignidade – 51 a 95% de risco de câncer. Independentemente da sub-categoria de BI-RADS 4, todos os casos devem ser submetidos à biópsia. A diferença é que na paciente com BI-RADS 4A, o esperado é que a biópsia confirme uma lesão benigna, enquanto no BI-RADS 4C, o esperado é que a biópsia confirme o diagnóstico de câncer. BI-RADS categoria 5 – Exame com elevado risco de câncer Quando o radiologista classifica o seu resultado como BI-RADS 5, isso significa que ele encontrou alguma alteração na mamografia, que quase com certeza é derivada de um câncer da mama. Lesões das mamas com típicas características de câncer incluem nódulos densos e espiculados, calcificações pleomórficas, lesões com retração da pele ou distorções da arquitetura da mama, ou calcificações lineares finas dispostas num segmento da mama. Todas as lesões com categoria 5 devem ser biopsiadas. O risco de lesão maligna em um exame classificado como BI-RADS 5 é maior que 95%. BI-RADS categoria 6 – Exame com lesão maligna previamente conhecida A classificação BI-RADS 6 é utilizada apenas nas pacientes que já têm o diagnóstico de câncer de mama estabelecido e acabam por fazer uma mamografia para acompanhamento da doença, como, por exemplo, após início da quimioterapia. Essa classificação serve apenas para confirmar ao médico que a lesão maligna identificada na mamografia é a mesma já conhecida anteriormente. Classificação ACR para densidade das mamas Conforme a última atualização do Colégio Americano de Radiologia, as classificações BI-RADS também deve descrever as mamas da paciente, classificando-as de A a D conforme a sua densidade Mamas tipo A as mamas são quase inteiramente compostas por gordura. Cerca de 1 em cada 10 mulheres tem esse resultado. Mamas tipo B existem áreas dispersas de densidade fibroglandular. Indica haver maior densidade em algumas regiões da mama, mas a maior parte do tecido mamário é composto por gordura. Cerca de 4 em cada 10 mulheres têm esse resultado. Mamas tipo C as mamas são heterogeneamente densas. Indica haver algumas áreas de tecido com gordura, mas a maioria do tecido mamário é denso. Cerca de 4 em cada 10 mulheres têm esse resultado. Mamas tipo D os seios são extremamente densos. Indica que quase todo o tecido mamário é composto por tecido fibroglandular e quase nada por gordura. Cerca de 1 em cada 10 mulheres tem esse resultado. Por que a densidade das mamas importa? Além do câncer de mama ser mais comum em mulheres com mamas densas, um tecido mamário denso ACR tipo C ou D torna mais difícil a interpretação de uma mamografia, pois tanto o câncer quanto o tecido mamário denso aparecem brancos na mamografia. Mamas muito densas podem aumentar o risco de exame falso-negativo, ou seja, de que um câncer presente não seja detectado na mamografia. Tendo em conta as dificuldades na detecção precoce de lesões suspeitas quando os seios são densos, o médico pode solicitar estudos complementares de imagem, tais como ultrassom bilateral de mamas, tomossíntese mamária mamografia-3D ou ressonância magnética. Referências Diagnostic evaluation of women with suspected breast cancer – UpToDate. BI-RADS classification in mammography – European Journal of Radiology. BI-RADS Classification for Management of Abnormal Mammograms – The American Board of Family Medicine. Breast imaging-reporting and data system BI-RADS– BI-RADS categorization as a predictor of malignancy – Radiology. Understanding Your Mammogram Report – American Cancer Society. Médico graduado pela Universidade Federal do Rio de Janeiro UFRJ, com títulos de especialista em Medicina Interna e Nefrologia pela Universidade Estadual do Rio de Janeiro UERJ, Sociedade Brasileira de Nefrologia SBN, Universidade do Porto e pelo Colégio de Especialidade de Nefrologia de Portugal.

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