Índia: Microsoft projeta inteligência artificial capaz de detectar câncer do colo do útero

Atualmente, oÍndia é o país onde o câncer do colo do útero é mais prevalente. Com efeito, a cada ano, cerca de 67.000 mulheres morrem desta doença, número que representa mais de 25% das 260.000 mortes anuais registradas em todo o mundo. Um dos motivos dessa alta taxa de mortalidade é a dificuldade de detecção da doença, bem como a falta de profissionais qualificados na área.

Em um esforço para remediar esse problema – e ao mesmo tempo expandir sua base de clientes e presença na Índia – Microsoft decidiu firmar uma parceria com Diagnóstico SRLa maior empresa que oferece serviços de diagnóstico de patologia e radiologia na Índia, com o objetivo de co-criar uma inteligência artificial (IA) capaz de detectar o câncer do colo do útero, mesmo em estágio inicial.

De acordo com TechCruncho objetivo final deste procedimento será facilitar o trabalho dos anatomocitopatologistas e histopatologistas ao detectar e tratar a doença o mais rápido possível nos pacientes em questão.

A IA deve aliviar a carga de trabalho dos médicos

O Dr. Arnab Roy, gerente técnico de novas iniciativas e gestão de conhecimento da SRL Diagnostics, disse que a empresa recebe mais de 100.000 amostras de esfregaço por ano. Os esfregaços aqui referidos são esfregaços cérvico-vaginais, ou seja, amostras médicas por raspagem com uma espátula ou um swab para examinar as células ou o líquido ao microscópio para detectar a patologia do câncer do colo do útero.

Este responsável explica ainda que 98% das amostras recebidas pela empresa são normais e apenas 2% são anormais. ” Estávamos procurando maneiras de tornar nossos citopatologistas capazes de detectar essas amostras mais rapidamente em 2% “.

Especialistas treinaram a IA por meio de um conjunto de dados

Para treinar a inteligência artificial, os citopatologistas da SRL Diagnostics estudaram manualmente as versões digitalizadas das lâminas WSI (Whole Slide Imaging). Cada slide inclui cerca de 300 a 400 células que os médicos estudaram e depois registraram suas observações. Uma vez que suas observações foram feitas, os dados foram compilados e usados ​​para treinar a inteligência artificial na detecção de imagens que mostram sintomas de câncer do colo do útero.

No entanto, o treinamento da IA ​​esbarrou em um problema: a subjetividade dos médicos que, para a análise de uma amostra de baciloscopia, poderiam ter vários diagnósticos de acordo com suas experiências individuais. Dr. Roy explica efetivamente que “ diferentes citopatologistas analisam diferentes elementos de uma lâmina de esfregaço de maneiras únicas, embora o diagnóstico geral seja o mesmo. É o elemento subjetivo de todo o processo, que muitas vezes está ligado à experiência do especialista “.

Para resolver esse dilema, especialistas de diferentes laboratórios revisaram milhares de imagens de Papanicolau e anotaram diagnósticos discordantes e concordantes. ” Imagens onde as anotações foram consideradas discordantes – ou seja, quando três membros da equipe tinham um ponto de vista diferente – foram enviadas a citopatologistas seniores para análise final. escreve a Microsoft em uma postagem no blog.

Resultados comprovados e encorajadores

Mesmo assim, Manish Gupta, investigador principal da Microsoft Azure Global Engineering, que trabalha em estreita colaboração com a equipe SRL Diagnostics, disse que o objetivo final é criar uma IA “ capaz de identificar áreas que todos estavam revisando e construir um consenso sobre as áreas classificadas e parece que o treinamento da API rendeu resultados conclusivos.

De fato, a API de diagnóstico da Microsoft e SRL, que é executada no Microsoft Azure, agora pode analisar rapidamente as imagens do Papanicolau e até detectar o câncer do colo do útero em um estágio inicial e transmitir essas informações aos patologistas nos laboratórios. De acordo com o Dr. Roy, a IA pode até aumentar a produtividade de uma seção de citopatologia em aproximadamente quatro vezes. Em um cenário futuro de preparação automatizada de lâminas com a ajuda da IA, os citopatologistas podem concluir um trabalho em duas horas, onde anteriormente levava cerca de oito horas “.