A Índia é o país que mais acometido pelo câncer de colo do útero no mundo. Este câncer, embora seja evitável através de exames de prevenção, mata aproximadamente 67 mil mulheres no país a cada ano. Se houvesse uma triagem e detecção mais eficazes, este número poderia ser consideravelmente menor, porem o tempo necessário para a realização do exame é muito longo, causando assim o atraso na detecção precoce da enfermidade.
A demora para a conclusão do exame ocorre porque os citopatologistas utilizar uma metodologia que é demorada, e para piorar, há poucos lugares no país que é realizado o exame. Pensando neste problema, a Microsoft em conjunto com a SLR Diagnostics, maior cadeia serviços de diagnóstico em patologia e radiologia na Índia, está criando uma rede de Inteligência Artificial (IA) para aprimorar o processo realizado pelos citopatologistas e histopatologistas. O laboratório recebe por ano mais de 100 mil amostras de Papanicolau, onde 98% destas amostras são geralmente normais e 2% requerem alguma ação.
Segundo o Dr. Arnab Ray, líder técnico de novas iniciativas e gerenciamento de reconhecimento da SLR Diagnostics:
"Estávamos procurando maneiras de garantir que nossos citopatologistas encontrassem amostras anormais de 2% mais rapidamente"
Para tornar realidade o projeto, os citopatologistas da SLR Diagnostics realizaram uma análise de versões digitalizadas das lâminas Whole Slide Imaging (WSI), onde cada uma possuía algo entre 300-400 células, e de maneira manual marcaram suas observações. A partir daí, as descrições feitas pelos profissionais foram utilizadas como dados para treinar a API de detecção de imagem de câncer do colo do útero.
Após a coleta das informações, chegou o desafio de solucionar a questão da subjetividade, pois de acordo com Dr. Roy:
"Citopatologistas diferentes examinam diferentes elementos em uma lâmina de esfregaço de uma maneira única, mesmo que o diagnóstico geral seja o mesmo. Esse é o elemento de subjetividade em todo o processo, que muitas vezes está vinculado à experiência do especialista."
Segundo Manish Gupta, pesquisador principal aplicado da Microsoft Azure Global Engineering, a ideia basicamente é criar um algoritmo de IA que possa identificar áreas que todos observaram e criar um consenso entre as avaliações realizadas.
Diversos citopatologistas de vários laboratórios e lugares realizaram anotações de milhares de imagens de azulejos de esfregaço cervical. Dessa forma, foi criado um banco de dados com observações discordantes e concordantes para cada imagem de amostra.
Na semana passada, foi revelado um resultado interessante sobre este projeto. Em caráter de teste, a SLR Diagnostics fez uma visualização interna para utilizar a API de detecção de imagens de câncer do colo do útero. A API, que é executada no Azure da Microsoft, realizar o rastreio de forma rápida imagens de slides baseada no líquido para detecção do câncer de colo de útero nos estágios iniciais e produzir observações para os patologistas. Agora a IA consegue distinguir lâminas de esfregaço normais e anormais com precisão e atualmente se encontra em testes para validação que deverá durar por um período de 3 a 6 meses.
A API desenvolvida também é capaz de classificar os slides de esfregaço conforme os sete subtipos da escala citopatologica cervical. Para fazer uma validação segura, irá ser utilizado meio milhão de imagens de blocos digitais. Feita a validação, ela será utilizada nos fluxos de trabalho externos de diagnósticos do câncer, incluindo hospitais e outros centros de diagnostico.
O SLR Diagnostics e a Microsoft pretendem também utilizar sua API para aplicar em outros campos da patologia como, por exemplo, para diagnosticas rins e cânceres orais, pancreáticos e hepáticos.
O que achou desta implementação de IA na medicina? Comente abaixo e compartilhe conosco a sua opinião!
Fonte: microsoft, techcrunch
😕 Poxa, o que podemos melhorar?
😃 Boa, seu feedback foi enviado!
✋ Você já nos enviou um feedback para este texto.
