Computadores superam patologistas no diagnóstico do câncer

Patologia objetiva

Programas de computador alimentados com dados suficientes e adequados são mais precisos do que patologistas experientes na avaliação de exames em busca de sinais de câncer.

Um programa elaborado com base em uma técnica conhecida como "aprendizagem de máquina" mostrou-se capaz de identificar características críticas da doença e diferenciar com precisão entre diferentes tipos de câncer. O programa também previu o tempo de sobrevida dos pacientes melhor do que o método padrão usado pelos patologistas, que se baseia na classificação dos tumores por grau e estágio.

"A patologia como é praticada hoje é muito subjetiva. Dois patologistas altamente qualificados que avaliam a mesma lâmina vão concordar apenas cerca de 60% das vezes," explica o professor Michael Snyder, da Universidade de Stanford (EUA).

"Esta abordagem por software substitui essa subjetividade com medições quantitativas sofisticadas que nós sentimos que podem melhorar os resultados para os pacientes," acrescentou.

Diagnóstico por computador

Os pesquisadores usaram 2.186 imagens de biópsias de uma base de dados chamada Atlas do Genoma do Câncer, obtidas de pacientes com adenocarcinoma ou carcinoma de células escamosas, dois tipos de câncer.

A base de dados também contém informação sobre o grau e o estágio atribuído a cada câncer e quanto tempo cada paciente sobreviveu após o diagnóstico, fornecendo assim todos os elementos para avaliar a capacidade do programa em diagnosticar acertadamente com base apenas nas imagens iniciais das biópsias.

Os pesquisadores usaram as imagens para "treinar" o programa de computador, que passou a avaliar muito mais características específicas do câncer do que é possível detectar pelo olho humano - cerca de 10.000 características, contra algumas centenas geralmente identificadas por patologistas experientes.

Com maior número de informações, o programa se mostrou muito preciso no diagnóstico, em um nível inalcançável pelos patologistas. Embora tenham trabalhado com apenas dois tipos de tumores, os pesquisadores afirmam que a técnica é extensível a virtualmente qualquer tipo de diagnóstico baseado na análise de imagens.

Os resultados foram publicados na revista Nature Communications.


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