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AI pode detectar câncer de próstata com quase 100% de precisão

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30 de julho 2020

AI pode detectar câncer de próstata com quase 100% de precisão

Um novo AI algoritmo desenvolvido pela Universidade de Pittsburgh tem atingido a maior exatidão a data em identificar o câncer de próstata, com 98% de sensibilidade e 97% de especificidade.

Biopsia da próstata com câncer de probabilidade (azul é baixa, o vermelho está em alta). Este processo foi inicialmente diagnosticado como benigno, mas mudou para o câncer, após revisão por AI.
Crédito: Ibex Médica Do Google Analytics

Um estudo publicado esta semana na A Lanceta De Saúde Digital pela Universidade de Pittsburgh, pesquisadores demonstra a maior exatidão a data em reconhecimento e caracterização de câncer de próstata utilizando uma inteligência artificial (IA) do programa.

“Os seres humanos são bons em reconhecer anomalias, mas eles têm os seus próprios preconceitos ou experiência do passado”, disse Rajiv Dhir, Professor de Informática Biomédica em Pitt. “As máquinas estão desligadas de toda a história. Há definitivamente um elemento de homogeneização de cuidados.”

Para treinar o AI reconhecer o câncer de próstata, Dhir e seus colegas imagens fornecidas a partir de mais de um milhão de peças de tecido manchado de slides tomadas a partir de biópsias de pacientes. Patologistas especialistas rotulados de cada imagem para ensinar a AI como discriminar entre o saudável e o tecido anormal. O algoritmo foi testado em um conjunto separado de 1.600 slides a partir de 100 pacientes consecutivos, visto da Universidade de Pittsburgh Medical Center (UPMC) por suspeita de câncer de próstata.

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Durante os testes, o AI demonstrado 98% de sensibilidade e 97% de especificidade na detecção do câncer de próstata – significativamente mais elevados do que o anteriormente relatado para algoritmos de trabalhar a partir de tecido de slides.

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Além disso, este é o primeiro algoritmo para estender-se além do câncer de detecção, comunicação de alto desempenho para o tumor de classificação, dimensionamento e invasão de ao redor dos nervos. Todos estes são clinicamente importantes características, exigidas como parte do relatório de patologia.

AI sinalizado seis slides que foram ignoradas pelos patologistas especialistas. No entanto, o Professor Dhir explica que isso não significa necessariamente que a máquina é superior para os seres humanos. Por exemplo, ao avaliar estes casos, um patologista poderia simplesmente ter visto o suficiente evidência de malignidade em qualquer outro lugar do paciente amostras para recomendar o tratamento. Para os menos experientes, patologistas, porém, o algoritmo poderia agir como uma prova de falhas para pegar os casos que poderiam ser perdidas.

“Algoritmos como este são especialmente útil em lesões que são atípicos,” Dhir disse. “Um não-especializados pessoa pode não ser capaz de fazer uma correta avaliação. Isso é uma grande vantagem deste tipo de sistema.”

Enquanto estes resultados são promissores, Dhir adverte que novos algoritmos terá que ser treinado para detectar diferentes tipos de câncer. A patologia marcadores não são universais em todos os tipos de tecidos. Mas ele acredita que esta tecnologia poderia ser adaptado para funcionar com câncer de mama, por exemplo.

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