A INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMO FERRAMENTA NO DIAGNOSTICO HISTOPATOLOGICO DO CANCER DE PROSTATA
Introdução: A análise histopatológica ainda é o método definitivo para o diagnóstico do câncer de próstata (CP). Acurácia e eficiência nesse diagnóstico são vitais. A inteligência artificial é um campo de estudo muito amplo onde as máquinas mostram capacidades cognitivas como dedução, interação com o ambiente, reconhecimento de linguagem e de padrões, entre outras. A utilização do aprendizado de máquina pode auxiliar a objetividade e eficiência no diagnóstico do CP.
Objetivos: Avaliar a acurácia de um dos subtipos de inteligência artificial chamado aprendizagem profunda (deep learning) para identificação do CP em lâminas histológicas contendo tecido prostático.
Material e Métodos: Lâminas de prostatectomia radical coradas pelo H&E foram escaneadas e digitalizadas, sendo utilizado um aumento de 20x para captação das imagens. As imagens foram analisadas por um uropatologista expert que marcou as regiões correspondentes ao tecido normal e tumoral. As lâminas marcadas foram segmentadas e as imagens resultantes foram divididas em diferentes grupos. Parte das imagens foi utilizada para treinamento e outra para o grupo teste, que não havia sido utilizada em nenhum momento no treinamento da rede. O tipo de aprendizagem profunda escolhido para o treinamento foi a rede neural convolucional.
Resultados: 57 lâminas de prostatectomia radical foram utilizadas e geraram 20.000 imagens, 16.000 para treinamento (8.000 contendo tecido benigno e 8.000 de CP) e 4.000 destinadas para o grupo teste. Após o treinamento da rede, o modelo obtido foi aplicado ao grupo teste, onde se obteve uma acurácia de 98,46% na predição da presença ou não de CP.
Conclusão: Nosso estudo demonstra que a utilização de métodos de inteligência artificial como a aprendizagem profunda pode ser extremamente útil e acurado no diagnóstico histopatológico do CP, atingindo acurácia de mais de 98% nessa tarefa, provando ser ferramenta com grande potencial no mundo da patologia.