Notícia
Inteligência artificial aperfeiçoa diagnóstico de câncer
Técnica permite identificar com acurácia diferentes estágios de desenvolvimento de tumores
Divulgação
Fonte
International Symposium on Biomedical Imaging
Data
quarta-feira, 6 julho 2016 18:45
Áreas
Imagens Médicas. Bioinformática. Inteligência Artificial. Oncologia.
O diagnóstico do câncer é um processo desafiador. Em várias situações, o portador de algum tipo de tumor não apresenta sintomas que ocasione alguma repercussão clínica que possa ser identificada. A biópsia que coleta células dentro de uma região com hipótese tumoral ainda é o melhor método para o diagnóstico precoce. No entanto, o patologista trabalha arduamente através do microscópio, para identificar células “atípicas” na lâmina, que possibilite chegar ao diagnóstico. Ainda assim, os erros no diagnóstico não são infrequentes e podem gerar consequências desagradáveis para o paciente.
O pesquisador Dr. Andrew Beck, do Centro Médico Deaconess Beth Israel e da Escola Médica de Harvard e sua equipe, participaram e venceram um desafio no Simpósio Internacional de Imagens Biomédicas, realizado em Praga entre os dias 13 e 16 de abril de 2016. O estudo aumentou a acurácia para o diagnóstico de câncer de mama de 92% para 99.5% das células cancerígenas utilizando a inteligência artificial (IA) para aperfeiçoar as imagens histopatológicas realizadas pela análise microscópica do patologista. o linfonodo sentinela, que é o local com maior número de células metastáticas, foi submetido à biópsia..
Esse processo da IA conhecido como “deep learning” atua através de um algoritmo no computador que reconhece mais precisamente as células cancerígenas, diminuindo a chance de erro no diagnóstico. O conceito de “deep learning” baseia-se na ideia que um computador é capaz de apreender conceitos abstratos com a ajuda humana, potencializando assim a identificação de imagens. Esse processo remete ao conceito de rede neural na IA que consiste em três camadas: uma entrada, uma área para processar o aprendizado/conhecimento e uma saída. Cada camada contém pontos de conexão que se relacionam a outros pontos da camada seguinte. Esse sistema é similar à rede de conexões neurais do cérebro humano. Esse tipo de tecnologia poderá auxiliar a aumentar a acurácia e auxiliar a identificação precoce do câncer em diferentes estágios.
Acesse o artigo científico completo publicado com os resultados do estudo.
Fonte: International Symposium on Biomedical Imaging. Imagem: Divulgação.
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