DIAGNÓSTICO E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Alberto Vieira Coordenador de Imagiologia no Hospital CUF Porto
E stima-se que em 2040 serão diagnosticados cerca de 30,2 milhões de casos de cancro no mundo. O aumento da demanda de exames de imagem, como a Tomografia Computorizada (TAC) e a Ressonância Magnética (RM), tem demonstrado uma escassez de meios humanos para a sua análise, contudo, cria, ao mesmo tempo, uma oportunidade para as aplicações de Inteligência Artificial. De facto, a existência de um elevado número de imagens digitais armazenadas pelos prestadores de cuidados de saúde, gera, todos os dias, uma imensidão de informação – big data –, que tem de ser processada. Com a ajuda da transformação digital, a Medicina baseada na experiência está a ser substituída pela abordagem multidisciplinar baseada na evidência e centrada no doente. Na avaliação oncológica, a Inteligência Artificial tem uma grande aplicabilidade na deteção de lesões com ajuda de computador – CAD ( computer-aided detection ) –, podendo ser utilizada como método inicial de vigilância. Esta ferramenta já é usada na prática clínica em Oncologia pulmonar, mamária, cerebral e prostática. Acredito que, no futuro, irá beneficiar mais áreas oncológicas. As lesões detetadas devem ser caracterizadas como benignas ou malignas. A experiência e a perícia do radiologista são aplicadas usando aptidões subjetivas e quantitativas. Estas tarefas também podem ser desenvolvidas pelos sistemas de Inteligência Artificial através da segmentação (avaliação bi e tridimensional das lesões) das características lesionais, como por exemplo, os contornos regulares ou irregulares e a densidade das lesões na TAC, permitindo estabelecer o estadiamento da doença. Estas capacidades podem ser aprendidas pela máquina – machine learning – e refinadas pelo deep learning – capacidade de a Inteligência Artificial propor diagnósticos através de algoritmos complexos. A tarefa de caracterização pode, ainda, ser levada a um nível superior associando as características imagiológicas das lesões à assinatura molecular, com inclusão dos dados genómicos (informação hereditária de um organismo), permitindo uma caracterização lesional mais pormenorizada e que não pode ser vista a olho nu – a radiómica. Os recentes avanços na terapêutica oncológica alvo e imunoterapia, por exemplo, beneficiam deste tipo de análise das imagens. A Inteligência Artificial tem, também, um papel crescente na monitorização de um elevado número de discriminadores de características lesionais e resposta ao tratamento, oferecendo informação prognóstica fidedigna. Esta nova realidade coloca, definitivamente, a Radiologia no âmbito da Medicina multidisciplinar e de precisão.
75 CUF ONCOLOGIA | Relatório 2020-2021
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