Investigadores INESC TEC no primeiro protótipo desenvolvido em Portugal que aplica IA ao diagnóstico colorretal
O trabalho que levou ao primeiro protótipo que aplica Inteligência Artificial (IA) ao diagnóstico colorretal totalmente desenvolvido por portugueses contou com investigadores do INESC TEC e do laboratório de Anatomia e Patologia Molecular (IMP Diagnostics). O trabalho foi publicado na reconhecida revista científica internacional npj Precision Oncology (https://www.nature.com/articles/s41698-024-00539-4).
05 março 2024
Esta publicação tem como principais destaques, por um lado, o aperfeiçoamento de um protótipo que utiliza IA como ferramenta complementar ao diagnóstico de biópsias do cólon e reto e, por outro, a disponibilização do maior banco de imagens digitalizadas de patologia colorretal, que fica desde hoje disponível, em acesso aberto ao serviço da investigação e do avanço do conhecimento nesta área. Os investigadores treinaram este novo modelo utilizando cerca de 10 mil imagens de tecidos com patologia colorretal, conseguindo assim, uma acuidade diagnóstica de 93,44% e de sensibilidade de 99,7% na deteção de lesões de alto risco deste tipo de cancro. Mais de metade (5.3 mil) imagens digitalizadas, cerca de 5 terabytes de informação, está a partir de hoje partilhada com a comunidade científica.
Esta divulgação de imagens digitalizadas é parte dos esforços do IMP Diagnostics e do INESC TEC no sentido da promoção da ciência e da partilha de conhecimento científico, seguindo os princípios FAIR, um conjunto de diretrizes internacionais que recomendam que os dados científicos sejam facilmente encontrados, acessíveis, interoperáveis e reutilizáveis.
Pedro Neto, investigador do INESC TEC, refere: “uma parte das imagens pode ser usada para treino de outros modelos de IA e outra servirá especificamente para teste/benchmark entre ferramentas de IA, o que trará maior rigor e justiça na comparação deste tipo de ferramentas”.
O protótipo foi desenvolvido com base numa inovação técnica, na qual foi aplicada uma nova metodologia de treino mais eficiente, que permite reduzir significativamente o número de imagens necessárias para ensinar o modelo de IA, sem comprometer o seu desempenho. Estes avanços não só impulsionam a tecnologia de análise de imagem, como também contribuem para o desenvolvimento de soluções mais eficazes no diagnóstico de cancro colorretal.
O artigo publicado na revista npj Precision Oncology - “An interpretable machine learning system for colorectal cancer diagnosis from pathology slides” - resulta de um trabalho conjunto entre as duas instituições, mas contou ainda com a colaboração de investigadores do Centro para Inteligência Artificial em Medicina da Universidade de Berna, Suíça.
Este trabalho faz parte do CADPATH.ai, um projeto do IMP Diagnostics financiado em parte pelo programa COMPETE 2020, que aposta no desenvolvimento de ferramentas de IA para patologia colorretal e do colo do útero. DOI do artigo: https://doi.org/10.1038/s41698-024-00539-4.