Foi publicado na reconhecida revista científica internacional npj Precision Oncology o trabalho que levou ao primeiro protótipo que aplica Inteligência Artificial (IA) ao diagnóstico colorretal, totalmente desenvolvido por investigadores portugueses do Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência do Porto (INESCTEC) e do laboratório de Anatomia e Patologia Molecular IMP Diagnostics.
Esta publicação tem como principais destaques, por um lado, o aperfeiçoamento de um protótipo que utiliza Inteligência Artificial como ferramenta complementar ao diagnóstico de biópsias do cólon e reto e, por outro, a disponibilização do maior banco de imagens digitalizadas de patologia colorretal, que fica desde já disponível, em acesso aberto ao serviço da investigação e do avanço do conhecimento nesta área.
Os investigadores treinaram este novo modelo utilizando cerca de 10 mil imagens de tecidos com patologia colorretal, conseguindo assim, uma acuidade diagnóstica de 93,44% e de sensibilidade de 99,7% na deteção de lesões de alto risco deste tipo de cancro. Mais de metade (5.3 mil) imagens digitalizadas, cerca de 5 terabytes de informação, está a partir de hoje partilhada com a comunidade científica.
“Esta divulgação de imagens digitalizadas é parte dos esforços do IMP Diagnostics e do INESC TEC no sentido da promoção da ciência e da partilha de conhecimento científico, seguindo os princípios FAIR, um conjunto de diretrizes internacionais que recomendam que os dados científicos sejam facilmente encontrados, acessíveis, interoperáveis e reutilizáveis”, refere Diana Montezuma Felizardo, patologista no IMPDiagnostics.
Pedro Neto, investigador do INESC TEC, acrescenta que “uma parte das imagens pode ser usada para treino de outros modelos de Inteligência Artificial e outra servirá especificamente para teste/benchmark entre ferramentas de IA, o que trará maior rigor e justiça na comparação deste tipo de ferramentas”.
O protótipo foi desenvolvido com base numa inovação técnica, na qual foi aplicada uma nova metodologia de treino mais eficiente, que permite reduzir significativamente o número de imagens necessárias para ensinar o modelo de Inteligência Artificial, sem comprometer o seu desempenho. Estes avanços não só impulsionam a tecnologia de análise de imagem, como também contribuem para o desenvolvimento de soluções mais eficazes no diagnóstico de cancro colorretal.
O artigo agora publicado – “An interpretable machine learning system for colorectal cancer diagnosis from pathology slides” – resulta de uma colaboração entre o Laboratório de Anatomia Patológica IMP Diagnostics e o Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência do Porto, que contou ainda com a colaboração de investigadores do Centro para InteligênciaArtificial em Medicina da Universidade de Berna, Suíça.
Este trabalho faz parte do CADPATH.ai, um projeto do IMP Diagnostics financiado em parte pelo programa COMPETE 2020,que aposta no desenvolvimento de ferramentas de Inteligência Artificial para patologia colorretal e do colo do útero.
