{"id":332137,"date":"2023-01-27T01:00:00","date_gmt":"2023-01-27T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/algoritmo-de-aprendizagem-profunda-para-acelerar-a-avaliacao-dermatopatologica\/"},"modified":"2023-01-27T01:04:52","modified_gmt":"2023-01-27T00:04:52","slug":"algoritmo-de-aprendizagem-profunda-para-acelerar-a-avaliacao-dermatopatologica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/pt-pt\/algoritmo-de-aprendizagem-profunda-para-acelerar-a-avaliacao-dermatopatologica\/","title":{"rendered":"Algoritmo de aprendizagem profunda para acelerar a avalia\u00e7\u00e3o dermatopatol\u00f3gica"},"content":{"rendered":"\n

Os algoritmos baseados na IA t\u00eam o potencial de apoiar o diagn\u00f3stico dermatopatol\u00f3gico no futuro. Actualmente, est\u00e3o em curso muitos esfor\u00e7os de investiga\u00e7\u00e3o a este respeito. Entre outras coisas, foi desenvolvido um algoritmo de aprendizagem profunda que pode ser utilizado para a detec\u00e7\u00e3o do carcinoma basocelular e do carcinoma espinocelular escamoso. O objectivo \u00e9 fornecer uma avalia\u00e7\u00e3o r\u00e1pida e precisa de AI-assistente.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

O Dr Daniel Otero Baguer, Centro de Technomathematics da Universidade de Bremen, mostrou como a intelig\u00eancia artificial (IA) pode ser utilizada para processar imagens histol\u00f3gicas seccionais para a detec\u00e7\u00e3o do cancro da pele [1]. A IA deve um dia ajudar os dermatopatologistas a examinar as sec\u00e7\u00f5es de tecido histol\u00f3gico em menos tempo sem comprometer a qualidade dos resultados da avalia\u00e7\u00e3o, explicou o orador. Para este fim, foi desenvolvido um algoritmo de aprendizagem profunda que \u00e9 capaz de detectar carcinomas basocelulares (BCC) e carcinomas escamosos (SCC) e de medir os tumores [2]. Al\u00e9m disso, \u00e9 gerado um relat\u00f3rio automatizado, que pode ser controlado pelo m\u00e9dico e ajustado se necess\u00e1rio. Actualmente, est\u00e1 a ser desenvolvida uma ferramenta em estreita coopera\u00e7\u00e3o com dermatopatologistas para colmatar a “lacuna” entre os resultados da investiga\u00e7\u00e3o e a aplicabilidade na pr\u00e1tica di\u00e1ria, diz o Dr. Otero Baguer.<\/p>\n\n

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Ferramenta de IA prova not\u00e1vel sensibilidade e especificidade<\/h2>\n\n

A instala\u00e7\u00e3o de teste no departamento de dermatopatologia em Duisburg-Essen est\u00e1 em funcionamento desde Abril de 2021, diz o investigador [1]. Um total de 3527 amostras de BCC foram examinadas com o algoritmo de Aprendizagem Profunda. Embora tenha havido resultados falso-negativos e falso-positivos, com uma especificidade de cerca de 98% e uma sensibilidade de cerca de 99%, \u00e9 um m\u00e9todo muito promissor. “Estamos, evidentemente, a tentar melhorar continuamente o algoritmo de Aprendizagem Profunda”, diz o Dr Otero Baguer [1]. O objectivo n\u00e3o \u00e9 substituir o dermatopatologista, mas sim apoiar o seu trabalho, diz o investigador. As decis\u00f5es baseadas na IA devem ser avaliadas pelo m\u00e9dico, pelo que todo o procedimento \u00e9 mais econ\u00f3mico em termos de tempo do que sem o uso de intelig\u00eancia artificial. A ferramenta de IA mede automaticamente a espessura dos tumores detectados. Tamb\u00e9m aqui, a aplica\u00e7\u00e3o de IA estava errada em alguns casos, mas o balan\u00e7o geral \u00e9 respeit\u00e1vel: o algoritmo de Aprendizagem Profunda foi utilizado em 3315 amostras e em 339 (10,23%) destas o patologista teve de corrigir a medi\u00e7\u00e3o do tumor (Tab. 1) [1]. Estes defeitos s\u00e3o muito rapidamente vis\u00edveis para o dermatopatologista.<\/p>\n\n

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Implementa\u00e7\u00e3o prevista para outras entidades tumorais<\/h2>\n\n

A metodologia inovadora foi tamb\u00e9m implementada para a detec\u00e7\u00e3o do carcinoma espinocelular (SCC). Foi demonstrado que a mesma rede neural pode distinguir de forma fi\u00e1vel entre BCC e SCC, explicou o orador. Um exemplo de relat\u00f3rios gerados pelo algoritmo do Deep Learning \u00e9 mostrado na caixa. A ideia \u00e9 que o diagn\u00f3stico inicial apoiado pela IA \u00e9 controlado por um m\u00e9dico em cada caso. O texto gerado automaticamente pode ser facilmente adaptado. O algoritmo de aprendizagem profunda desenvolvido pelos investigadores n\u00e3o \u00e9 apenas utilizado para BCC e SCC, mas tamb\u00e9m para outras entidades tumorais como a doen\u00e7a de Bowen, disse o orador. Foi tamb\u00e9m lan\u00e7ado um projecto para a detec\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de met\u00e1stases de melanoma em g\u00e2nglios linf\u00e1ticos, que \u00e9 financiado pela Funda\u00e7\u00e3o Hiege [3].<\/p>\n\n

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Congresso: Congresso sobre cancro da pele \/ Grupo de Trabalho Oncologia Dermatol\u00f3gica<\/em>
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Literatura:<\/p>\n\n

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  1. “Uso de intelig\u00eancia artificial na histologia BCC e SCC”, Daniel Otero Baguer, MD, Congresso Alem\u00e3o do Cancro da Pele, 15.09.2022<\/li>\n\n\n\n
  2. Le’Clerc Arrastia J, et al: Deeply Supervised UNet for Semantic Segmentation to Assist Dermato-pathological Assessment of Basal Cell Carcinoma. J Imaging 2021; 7(4): 71.<\/li>\n\n\n\n
  3. “Estabelecimento de um algoritmo de reconhecimento de padr\u00f5es para a detec\u00e7\u00e3o histol\u00f3gica de g\u00e2nglios linf\u00e1ticos sentinela de escudo em doentes com melanoma”, https:\/\/hautkrebsstiftung.de\/forschungsprojekte-zur-melanomforschung,<\/a>(\u00faltimo acesso 08.12.2022).<\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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