Projeto utiliza inteligência artificial para diagnóstico de biópsias e ganha prêmio de medicina

Rapidez, alta precisão e economia de recursos são benefícios do uso de inteligência artificial aplicada ao aperfeiçoamento de diagnóstico das análises de biópsias que o projeto “PathoSpotter: inteligência artificial aplicada ao diagnóstico anatomopatológico” pode trazer.

O PathoSpotter é um sistema computacional, fruto de trabalho de pesquisa desenvolvida em parceria entre a Universidade Federal da Bahia, através da atuação do professor do Instituto de Computação (IC), Luciano Rebouças de Oliveira; a Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz/Bahia), com o pesquisador Washington Luis Conrado dos Santos; e a Universidade Estadual de Feira de Santana (Uefs), pelo professor, Angelo Amâncio Duarte.

O programa – que melhora, acelera e amplifica o trabalho dos profissionais patologistas, possibilitando diagnósticos e tratamentos mais certeiros contra enfermidades que afligem os rins e o fígado — e venceu o 5º Prêmio DASA-Veja Medicina, na categoria Medicina Diagnóstica.

SOBRE O PATHOSPOTTER

Com o projeto, é possível “ajudar a área de patologia computacional, a partir de algoritmos inteligentes, usados com o fim de acelerar o trabalho do patologista”, explica o coordenador, Luciano de Oliveira, docente do IC. “Basta carregar a foto de uma lâmina no sistema e aguardar o laudo. Cada imagem inserida contribui para aumentar a precisão do PathoSpotter”, acentuou.

O projeto, que vem sendo desenvolvido nos últimos dez anos, tem o objetivo de dar suporte a profissionais de vários pontos do país, e diante do impacto nacional, trará grande repercussão e reconhecimento. “A ideia é que transformemos cada desenvolvimento e pesquisa realizada no sistema, para ser usado por patologistas do mundo todo”, vislumbrou

No Brasil, o número de patologistas é muito escasso e sua presença se restringe aos grandes centros. Portanto, permitir que uma primeira análise possa ser feita por um sistema inteligente é de grande valia em regiões do país que necessitam de patologistas, sobretudo especialistas em rim e fígado.

O PathoSpotter pode mudar esse cenário, “danoso principalmente para as classes menos favorecidas”, acredita o patologista da Washington dos Santos, pesquisador da Fiocruz na Bahia e idealizador da inovação. “Por meio da inteligência artificial, ele busca fazer análises rápidas e de alta precisão das biópsias”, explica.

“Conseguimos criar, hoje, fundamentos fortes na área de patologia computacional através de algoritmos que classificam lesões renais, segmentam glomérulos em lâminas de biópsia e até mesmo conseguem informar que ‘não reconhecem’ uma imagem como sendo a de um glomérulo”, informou Oliveira.

“Daqui pra frente, o desafio vai aumentar e precisamos resolver questões mais complexas tais como segmentar glomérulos que não possuem cápsula de Bowman e detectar tais glomérulos para que se possa fazer um primeiro screening de uma lâmina, informando o grau de cronicidade da doença presente no indivíduo”, disse.

A tecnologia ainda carrega um potencial educacional pois acumula mais e mais dados, sendo capaz de apontar novos padrões associados a anomalias nas lâminas. “Com base nesse conhecimento contínuo, os patologistas poderão aprimorar suas próprias práticas”, pontuou o pesquisador.

“No ano passado, foi formado o primeiro doutor, que defendeu seu doutorado mediante pesquisa sobre um algoritmo que ajudou bastante a aumentar a robustez na área de segmentação de imagens”, explica Oliveira. Mais dois doutorandos têm seus trabalhos em estágio avançado também vinculados ao PathoSpotter.

INÍCIO, EVOLUÇÃO E DESAFIO

O projeto começou em 2015, fruto de uma conversa entre Santos e Duarte. Luciano de Oliveira lembra que “soube da pesquisa somente em 2017 e em 2018″ e foi aceito na equipe para coordenar a área de machine learning e visão computacional. “Desde então, já orientei quase 15 trabalhos que foram publicados em revistas internacionais, conferências nacionais e internacionais e mais recentemente publicamos um capítulo em um livro sobre avanços na área de nefropatologia computacional.”

Hoje, a rede de pesquisa PathoSpotter conta com a colaboração de pesquisadores em universidades do Piauí, Ceará, Brasília, Minas Gerais, São Paulo, além de Estados Unidos e Japão. Esse trabalho comprometido e com publicações em revistas científicas de altíssimo impacto, sem dúvida, justifica a premiação da DASA-Veja e vem coroar ainda mais a excelente atuação de toda a equipe”, comemora Oliveira.

Entretanto, o pesquisador entende que, no momento, “o principal desafio é se comunicar com a área médica, que tem um mindset bem diferente do que temos na área de computação. Fazer-nos compreender e perceber quais são as dores da área de patologia computacional tem sido também um grande aprendizado. Além disso, compreender algumas questões intrínsecas da fisiologia dos órgãos humanos, até o impacto do seu mau funcionamento, visto na lâmina de biópsia também tem sido um desafio constante. Por fim, devo destacar a concepção de métodos baseados em machine learning e visão computacional, os quais nem sempre podem ser aplicados de maneira direta”.

Fonte: UFBA / Edgardigital

Foto: UFBA / Edgardigital