{"id":324873,"date":"2022-09-05T01:00:00","date_gmt":"2022-09-04T23:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/estudo-sobre-a-deteccao-de-melanoma-ai-assistido\/"},"modified":"2022-09-05T01:00:00","modified_gmt":"2022-09-04T23:00:00","slug":"estudo-sobre-a-deteccao-de-melanoma-ai-assistido","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/pt-pt\/estudo-sobre-a-deteccao-de-melanoma-ai-assistido\/","title":{"rendered":"Estudo sobre a detec\u00e7\u00e3o de melanoma AI-assistido"},"content":{"rendered":"<p><strong>A detec\u00e7\u00e3o precoce de melanomas malignos \u00e9 de import\u00e2ncia progn\u00f3stica crucial. Para melhorar a sensibilidade e a especificidade, est\u00e3o hoje dispon\u00edveis uma variedade de outros m\u00e9todos de diagn\u00f3stico n\u00e3o invasivos, incluindo modelos de aprendizagem profunda, para al\u00e9m da dermoscopia digital sequencial.<\/strong><\/p>\n<p> <!--more--> <\/p>\n<p>Num estudo transversal retrospectivo, as redes neurais convolutivas (CNNs) desenvolvidas para a classifica\u00e7\u00e3o diagn\u00f3stica baseada na imagem das les\u00f5es cut\u00e2neas foram comparadas com a estrat\u00e9gia de monitoriza\u00e7\u00e3o sequencial [1\u20133]. O material de teste utilizado foi quartetos de imagem de 59 doentes de alto risco, cada um com tr\u00eas nevos e um melanoma originalmente diagnosticado com base em altera\u00e7\u00f5es sequenciais por dermoscopia digital [3]. Duas redes neurais validadas foram utilizadas para avaliar os quartetos de imagem na linha de base e no momento do diagn\u00f3stico do melanoma. Al\u00e9m disso, os quartetos de base foram avaliados por 26 dermatologistas. O crit\u00e9rio alvo relevante foi o n\u00famero de quartetos com uma classifica\u00e7\u00e3o completamente correcta.<\/p>\n<h2 id=\"resultados-e-conclusao-do-estudo\">Resultados e conclus\u00e3o do estudo<\/h2>\n<p>Na linha de base, as redes classificaram correctamente todas as les\u00f5es em 15,3% e 13,6% dos 59 quartetos, respectivamente [3]. Isto correspondeu a uma sensibilidade de 25,4% e 28,8% e a uma especificidade de 92,7% e 75,7%, respectivamente. Ap\u00f3s a monitoriza\u00e7\u00e3o sequencial no momento do diagn\u00f3stico do melanoma, a sensibilidade melhorou para 44,1% e 49,2%, respectivamente, devido ao desenvolvimento de outras caracter\u00edsticas morfol\u00f3gicas do melanoma. Os dermatologistas classificaram correctamente uma m\u00e9dia de 24 (22-27) dos 59 quartetos na linha de base, tendo-lhes sido dito que cada quarteto continha exactamente um melanoma. Numa avalia\u00e7\u00e3o alternativa dos resultados da CNN, um quarteto j\u00e1 foi considerado correctamente classificado assim que ao melanoma foi atribu\u00edda a pontua\u00e7\u00e3o mais alta de malignidade no quarteto. Segundo esta abordagem, as duas CNN classificaram correctamente 28 (47,5%) e 22 (37,3%) dos 59 quartetos de base, respectivamente. A conclus\u00e3o dos autores do estudo \u00e9, por um lado, que as redes neurais estudadas n\u00e3o poderiam substituir a estrat\u00e9gia de monitoriza\u00e7\u00e3o sequencial para a detec\u00e7\u00e3o de melanoma e, por outro lado, que os dermatologistas e as redes neurais em conjunto parecem conseguir um melhor desempenho diagn\u00f3stico na detec\u00e7\u00e3o sequencial de melanoma [3].<\/p>\n<p><em>Congresso:&nbsp;DDG compacto e pr\u00e1tico<\/em><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Literatura:<\/p>\n<ol>\n<li>Sies K: JDDG 2021; 19(6): 842-851.<\/li>\n<li>Jutzi TB, Brinker TJ: Dtsch Arztebl 2020; 117(24): [14]; DOI: 10.3238\/PersDerma.2020.06.12.03<\/li>\n<li>Winkler J, et al.: As redes neurais podem substituir a dermoscopia digital sequencial em pacientes de alto risco? Dermatologie kompakt und praxisnah 18.-20.02.2022, Abstractband, P015.<\/li>\n<\/ol>\n<p>\n<em>PR\u00c1TICA DA DERMATOLOGIA 2022; 32(3): 38<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A detec\u00e7\u00e3o precoce de melanomas malignos \u00e9 de import\u00e2ncia progn\u00f3stica crucial. 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