Notícia

Novos algoritmos de Inteligência Artificial para diagnóstico de câncer de pulmão

Getty Images

Fonte

Universidade Maastricht

Data

terça-feira, 28 abril 2020 15:10

Áreas

Diagnóstico. Inteligência Artificial. Oncologia. Processamento de Imagens. Radiologia.

O Departamento de Medicina de Precisão da Universidade Maastricht, nos Países Baixos, recebeu financiamento do Conselho Europeu de Pesquisa (ERC) na modalidade “Prova de Conceito” para o desenvolvimento e implementação de software de Inteligência Artificial totalmente automatizado para detecção rápida e precisa e segmentação volumétrica de tumores e metástases pulmonares em imagens de tomografia computadorizada (TC). A ferramenta poderá ser usada para aplicações em radiologia, radioterapia e oncologia médica.  O financiamento cobrirá atividades no estágio inicial de transformar os resultados da pesquisa em uma proposta de grande impacto comercial ou social.

“Há muita pesquisa sendo realizada em Inteligência Artificial para a medicina, mas muito poucas aplicações em cuidados diários. Estamos confiantes de que esse financiamento nos ajudará a implementar os algoritmos no atendimento ao paciente”, ressaltou o professor Dr. Philippe Lambin, chefe do Departamento de Medicina de Precisão da Universidade Maastricht.

Resumo do projeto

A imprecisão e a inconsistência da detecção e segmentação de volume de tumor de última geração têm uma influência adversa nos resultados do paciente. Determinar com precisão a localização e o volume exatos dos tumores é um pré-requisito para a detecção, segmentação, caracterização e monitoramento da resposta à terapia para qualquer tipo de câncer. Hoje, a segmentação tumoral é realizada manual ou semi-automaticamente, em um processo trabalhoso e demorado, que exibe baixa precisão e alguma inconsistência.

Isso compromete a qualidade do atendimento, limitando a certeza da detecção de lesões nas imagens médicas, dificultando a efetividade da radioterapia e restringindo a precisão do monitoramento da resposta ao tratamento. Neste projeto, os pesquisadores propõem um software totalmente automatizado para detecção rápida, precisa, independente e reprodutível do observador e segmentação volumétrica de tumores (pulmão) e metástases em imagens de TC. Por meio de uma abordagem única de três etapas, o software deverá demonstrar velocidade, precisão e robustez superiores da segmentação de tumores em relação ao estado da arte e às soluções concorrentes publicadas para segmentação automatizada de tumores.

Portanto, o software tem o potencial de reduzir drasticamente o impacto adverso que a detecção e a segmentação imprecisas de tumores atualmente têm sobre os resultados dos pacientes com câncer de pulmão: melhorando a detecção de lesões nas imagens de TC, aumentando a precisão do tratamento com radioterapia para reduzir a ocorrência de erros geométricos e avançar na avaliação da resposta do tumor aos tratamentos através do monitoramento volumétrico do tratamento.

Acesse a notícia completa na página da Universidade Maastricht (em inglês).

Fonte: Universidade Maastricht. Imagem: Getty Images.

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