AACR 2019: inteligência artificial poderá auxiliar no diagnóstico de câncer de mama

Publicado em: 03/04/2019 - 16:04:43

Algoritmo desenvolvido pelo MIT pode prever qual a categoria de densidade mais provável do tumor mamário

Por Vinicius Fernando Calsavara, pesquisador/estatístico do Núcleo de Epidemiologia e Estatística em Câncer (NEECan) do A.C.Camargo Cancer Center

Com o rápido crescimento tecnológico no campo de armazenamento de dados e processamento digital de imagens, a inteligência artificial (técnica automatizada) vem se mostrando muito promissora no auxílio ao diagnóstico. No AACR 2019, no sábado, 30/03, os pesquisadores Adam Yala, Tal Shuster e Tlly Portnoi do MIT e Connie Lehman do Hospital Geral de Massachusetts (MGH) apresentaram uma nova tecnologia para avaliar tecido mamário denso em mamografias. A plataforma desenvolvida pelo MIT utiliza a técnica de Machine Learning (aprendizado automático) e foi treinada (desenvolvida) utilizando milhares de mamografias digitais, de tal forma que o algoritmo possa aprender a diferenciar os tecidos mamários em quatro diagnósticos: gordurosas, dispersas, heterogêneas e densas. O tipo de tecido mamário denso pode favorecer a resultados falso-negativos em exames de mamografia, visto que os tumores, quando estão presentes, também são brancos como o tecido podendo assim passar despercebidos pelos médicos.

Com essa tecnologia, o algoritmo é capaz de ler a mamografia e consegue prever qual a categoria de densidade mais provável. A inteligência artificial quando utilizada nesse contexto, mostrou ser capaz de distinguir corretamente diferentes tipos de tecidos mamários com mais de 90% de concordância com o diagnóstico de radiologistas. Esse projeto ainda visa implementar a nova tecnologia em outros hospitais e clínicas dos Estados Unidos. O A.C.Camargo Cancer Center encontra-se alinhado com essa tendência e vem trabalhando para aplicar e desenvolver algoritmos de inteligência artificial em imagens de mamografias, o que possibilitará beneficiar, no futuro, milhares de pacientes.

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