Pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) desenvolveram um método automatizado responsável por realizar a avaliação de tecidos mamários. Especificamente os densos, estes que são fatores de risco do câncer de mama. A ferramenta é tão eficaz quanto os melhores radiologistas.
Historicamente, o mês de outubro traz diversas campanhas sobre conscientização do câncer de mama e este ano, outros tipos da doenças estão sendo também estão alertados por diversas instituições. O que torna o modelo ainda mais importante.
A avaliação
Ao redor do mundo, as análises de tecidos mamários densos dependem muito da subjetividade do avaliador em questão, o que traz variações absurdas entre as pacientes avaliadas. Em parceria com o Hospital Geral de Massachusetts, os pesquisadores desenvolveram um método de aprendizagem com base em milhares de mamografias visando a diferenciação do que pode ser realmente um risco ou apenas tecidos gordurosos.
Os tecidos passam por um processo de avaliação em que podem ser classificados como gordurosos, dispersos, heterogêneos (essencialmente densos) e densos. Ao utilizar a inteligência artificial para mapear todo o processo, enviar os exames a um radiologista deixa de ser necessário reduzindo a chance de erros humanos.
Resultados e expansão
Os testes tiveram início em 2009 e foram dezenas de milhares de análises realizadas e inseridas na base de dados. O período de testes com pacientes reais foi bastante satisfatório, tendo bons níveis de concordância com os melhores profissionais da área. Para se ter ideia, de janeiro a maio de 2018 foram realizados mais de dez mil exames, dos quais em mais de 94% dos casos houve consenso entre resultados.
Estes números fazem com que os profissionais responsáveis pela pesquisa e os diretores de hospitais pensem na expansão do seu método para outros estabelecimentos, inclusive para aumentar a base de dados, proporcionando assim uma melhor evolução do algoritmo.
Só nos Estados Unidos estima-se que 40% das mulheres contenham tecido denso, o que pode mascarar resultados em exames tradicionais e dificultar o reconhecimento precoce em caso da doença. Com mais essa ferramenta, o auxílio ao diagnóstico e prevenção deve aumentar consideravelmente.
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