A equipe de Pneumologia, em coordenação com o serviço de Radiologia e Informática da Povisa, está imersa em um novo estudo para melhorar o diagnóstico de câncer de pulmão -el tumor maligno mais comum em homens e o terceiro mais comum em mulheres. Dolores Corbacho, chefe deste serviço, dá-nos mais detalhes sobre esta investigação.
La A radiologia convencional continua a ser uma ferramenta básica para o diagnóstico de patologias com elevada prevalência e/ou elevada morbilidade e mortalidade como o cancro do pulmão.. “É uma das causas mais frequentes de morte por câncer no mundo devido ao seu diagnóstico em estágios muito avançados. Daí o interesse em resgatar a maioria dos pacientes em fase inicial da doença e, assim, melhorar o seu prognóstico e a sua morbilidade e mortalidade”, explica Corbacho, que explica que ““A detecção de nódulos pulmonares – manifestação radiológica inicial do câncer de pulmão – nas radiografias não produz resultados satisfatórios, sujeitos a muitos erros de leitura”.
Contudo, a Atualmente existemAlgoritmos computacionais baseados em Redes Neurais Convolucionais -redes neurais artificiais que seguem um paradigma de aprendizagem (aprendizado de máquina) e processamento automático do sistema nervoso dos animais- que têm mostrado progresso satisfatório na detecção de nódulos pulmonares. A computação fornece a capacidade de gerenciar uma infinidade de parâmetros derivados de dados de treinamento de um grande número de imagens para as quais especialistas humanos determinaram um diagnóstico específico. A partir desses algoritmos, A pesquisa promovida pela área de Pneumologia do Povisa inclui um “rrevisão retrospectiva de radiografias de tórax realizadas em pacientes com diagnóstico confirmado de câncer de pulmão para detectar falhas de informação ou detecção de lesões pré-existentes nos anos anteriores ao diagnóstico e validação de um algoritmo DLAD.” Pretende-se assim alcançar um diagnóstico mais preciso e precoce de lesões suspeitas de malignidade através da leitura automática de todos radiografias que já foram revisadas convencionalmente por clínicos ou radiologistas, melhorando também a eficiência do trabalho do radiologista.
Para a pesquisa contamos com a colaboração da empresa Cognodata (especialista desde 2002 em Inteligência Artificial e Machine Learning) e sua equipe de colaboradores formada por professores da Universidade Autônoma de Madrid (Machine Learning Group). Com a validação do algoritmo baseado nesta pesquisa, será proposta a sua utilização por outros centros médicos.
A equipa de Pneumologia está envolvida noutras investigações em conjunto com outros centros hospitalares da Galiza sobre asma, DPOC, etc.
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