Um grupo de investigadores nacionais criou um sistema para diagnóstico de nódulos pulmonares, testado no departamento de radiologia do Centro Hospital Universitário de São João, que inclui três módulos: deteção, caracterização e determinação da malignidade de nódulos pulmonares.
O cancro do pulmão é o mais letal a nível mundial. Apesar de o diagnóstico precoce ter aumentado significativamente o sucesso das terapêuticas, o rastreio ainda é um processo complexo devido à quantidade de imagens que é necessário analisar.
A isto junta-se o facto de poderem existir falhas na identificação e observação de nódulos pulmonares devido a fatores humanos.
Foram estas condicionantes que motivaram os investigadores do Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência (INESC TEC) e do Centro Hospital Universitário de São João (CHUSJ) a desenvolver estas tecnologias.
Para além do protótipo de três módulos, foi também criada uma base de dados de imagens de Tomografia Computadorizada, com uma grande variedade de nódulos, com diferentes tamanhos, posições, formas e texturas, e o mapa de observação de radiologistas durante o processo de anotação dos exames.
“O INESC TEC e o Centro Hospitalar Universitário de São João desenvolveram esta nova tecnologia de deteção que poderá ser usada em investigações futuras, tendo em vista o desenvolvimento de sistemas mais robustos para o diagnóstico dos nódulos pulmonares, que funcionem como uma segunda opinião para os médicos radiologistas”, explica António Cunha, investigador do INESC TEC e docente na Universidade de Trás os Montes e Alto Douro.
Facilitar o diagnóstico de nódulos pulmonares
No que diz respeito à deteção, segmentação e classificação de nódulos pulmonares, já existiam alguns métodos de apoio ao diagnóstico. Mas a tecnologia agora desenvolvida sugere também o follow-up que um doente deve ter.
“Os nódulos pulmonares apresentam uma grande variedade de formas e texturas, o que faz com que identificá-los e caracterizá-los seja uma tarefa bastante complexa, especialmente para nódulos pequenos. No entanto, aprendendo através de milhares de exemplos de nódulos, conseguimos melhorar significativamente a sua deteção, o que tem um impacto significativo no diagnóstico, follow-up e tratamento de um paciente na vida real”, refere o investigador.
O protótipo desenvolvido neste projeto, LNDetector (Sistema Automático de Deteção, Segmentação e Classificação de Nódulos Pulmonares em Imagens de Tomografia Computorizada), recebeu um financiamento de 168.461 euros da Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) e já venceu um prémio para melhor demo na conferência RECPAD 2019, dedicada à comunidade científica portuguesa que estuda as áreas de reconhecimento de padrões, análise e processamento de imagem, computação e áreas relacionadas.
Isabel Ramos, diretora do serviço de Radiologia do CHUSJ, considera que “o desenvolvimento na área da inteligência artificial e ‘big data’ está a abrir novas oportunidades no setor da saúde, e os avanços da tecnologia que se preveem prometem novos desafios para todos os que trabalhem nesta área”.
