Pesquisa e Inovação: Desenvolvimento de algoritmo de inteligência artificial para auxílio no diagnóstico de lesões hepáticas
Desenvolvimento de algoritmo de inteligência artificial para auxílio no diagnóstico de lesões hepáticas
Processo: 17/15770-7
Pesquisadores principais: Ana Cláudia Martins Ciconelle
Pesq. associados: Suzane Kioko Ono
Auxílios(s) vinculado(s): 19/05723-7 - LivIA - ferramenta de auxílio ao diagnóstico de lesões hepáticas, AP.PIPE
Bolsa(s) vinculada(s): 18/14866-3 - Desenvolvimento de algoritmo de inteligência artificial para auxílio no diagnóstico de lesões hepáticas, BP.TT
18/14788-2 - Desenvolvimento de algoritmo de inteligência artificial para auxílio no diagnóstico de lesões hepáticas, BP.PIPE
Assunto(s): Diagnóstico por computador Inteligência artificial Tomografia computadorizada Abdome Redes neurais (computação) Hepatopatias Carcinoma hepatocelular Detecção precoce de câncer
Há uma motivação mercadológica e uma tendência ao desenvolvimento de novas tecnologias para melhorar a medicina utilizando avanços da programação, em especial aprendizado de máquina e inteligência artificial (IA). Uma das causas para essa tendência é que a medicina atual passa por um momento no qual tem havido um aumento na capacidade de realização de exames, devido a evolução tecnológica com redução no tempo de exame e otimização no fluxo de trabalho dos serviços de imagem. Por sua vez, a capacidade e velocidade de análise por parte dos radiologistas não aumenta na mesma taxa, havendo, portanto, um aumento líquido no número de exames a serem laudados por cada profissional. Vale ressaltar que este fenômeno é algo global tanto em serviços públicos como privados. A MaChiron foi criada nesse contexto com o objetivo de promover soluções computacionais em diversas áreas da saúde seguindo as necessidades do mercado dos hospitais e laboratórios brasileiros. Neste projeto, será desenvolvido um software para realizar um pré-diagnóstico dos exames de Tomografia Computadorizada (TC) de abdômen classificando os exames de acordo com o risco de hepatopatias, com especial atenção para casos de carcinoma hepatocelular (CHC). A iniciativa deste projeto surgiu no setor de Hepatologia do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (HC-FMUSP), em virtude da demanda crescente no seguimento de pacientes em risco para CHC juntamente com a realização mensal de um expressivo número de TCs para a detecção precoce desta patologia. Deste modo, o algoritmo a ser desenvolvido agilizará o processo de laudo de exames, indicando quais pacientes possuem nódulos suspeitos para câncer, para que estes exames sejam avaliados prioritariamente no fluxo de trabalho do serviço de radiologia do hospital. Este mecanismo também é um fator que pode melhorar o diagnóstico do paciente. Nossa pesquisa para desenvolver esse classificador utilizará técnicas de segmentação automática dos órgãos, identificação de lesões, extração de características de textura das diferentes regiões de interesse e aprendizado supervisionado baseado nas características extraídas. O principal desafio para o nosso projeto será integrar todas essas tarefas automatizadas, garantindo que a classificação final seja eficiente e precisa. Nossa medida de desempenho será a especificidade e sensibilidade do método nos dados dos pacientes de treinamento. (AU)