Uma equipa de investigadores da Universidade do Porto, ligados ao INESC TEC, está envolvida no projeto CADPath.AI – Computer Aided Diagnosis in Pathology, cujo objetivo passa por permitir detetar o cancro colorretal e o cancro cervical de forma mais precisa e eficiente, com recurso à inteligência artificial.
Na especialidade médica de Anatomia Patológica, a doença oncológica e o seu diagnóstico são, cada vez mais, uma preocupação central. Ainda para mais, sabendo-se que o diagnóstico atempado e rigoroso é um instrumento essencial para o combate ao cancro.
Até 2022, o consórcio, liderado pelo IMP Diagnostics, numa parceria tecnológica com o INESC TEC e com a empresa Leica Biosystems, propõe-se então a desenvolver algoritmos para apoiar o trabalho dos anatomopatologistas na identificação de anomalias.
A solução é inovadora e vai permitir dar um salto considerável na forma como o diagnóstico anátomo-patológico de amostras histológicas é realizado.
Uma segunda opinião baseada em algoritmos inteligentes
A elevada complexidade que a realização do diagnóstico oncológico apresenta, recomenda muitas vezes a necessidade de se obter uma segunda opinião. É aqui que a tecnologia se torna num aliado imprescindível dos médicos, tendo-se assistido nos últimos anos à proliferação de scanners para digitalização de lâminas histológicas, um novo instrumento ao serviço da chamada patologia digital.
Além de possibilitar a realização de um diagnóstico em rede, auxiliada por outras ferramentas tecnológicas, a patologia digital vai permitir diminuir o tempo que o patologista despende na observação microscópica.
“Tarefas como, por exemplo, a identificação das células tumorais, a contagem de células mitóticas, ou a identificação de crescimento invasivo, assim como a sua medição, podem agora ser realizados através da utilização da inteligência artificial”, explica Jaime Cardoso, professor da Faculdade de Engenharia da U.Porto (FEUP) e investigador do INESC TEC.
A patologia digital permitirá diminuir o tempo que o patologista despende na observação microscópica, agilizando assim o diagnóstico. (Foto: IMP Diagnostics)
Com a possibilidade de digitalização das lâminas histológicas, surgiu um grande interesse científico no desenvolvimento de algoritmos de análise de imagem, que possam complementar e tornar mais eficiente a função dos médicos patologistas, em particular no diagnóstico dos cancros colorretal e cervical.
“Continuamos focados na melhoria contínua do diagnóstico, mas pretendemos ir mais longe e disponibilizar ao mercado uma ferramenta de diagnóstico automático de patologias oncológicas; uma base de dados, contemplando as lâminas digitalizadas e respetivas anotações, história clínica e diagnóstico; e uma plataforma para geração de conhecimento científico”, salienta Ana Monteiro, gestora de projetos no IMP Diagnostics.
O projeto CADPath.AI conta com um financiamento de cerca de 70% através do programa COMPETE2020, num investimento total de 1 milhão de euros.
