O câncer de mama é o tipo mais comum entre as mulheres no mundo e no Brasil, atrás apenas do câncer de pele não melanoma. De acordo com dados do Instituto Nacional do Câncer (INCA), a condição representa cerca de 28% dos casos novos a cada ano e tem risco estimado de 56,33 casos a cada 100 mil mulheres.
Um dos fatores para o desenvolvimento da doença é o tecido mamário denso, também conhecido como mama densa. Essa característica aumenta o risco de desenvolver câncer, mas também torna a análise de imagens da mamografia mais cifrada, dificultando o diagnóstico precoce do câncer de mama. Por isso, pesquisadores do MIT e do Massachusetts General Hospital (MGH) estão desenvolvendo um modelo automático que avalia as mamas densas de forma tão confiável quanto o diagnóstico de radiologistas especializados.
Isto marca a primeira vez que um modelo de aprendizagem profunda do tipo foi usado com sucesso em uma clínica em pacientes reais, de acordo com os pesquisadores. Com ampla implementação, os pesquisadores esperam que o modelo possa ajudar a trazer maior confiabilidade às avaliações da densidade da mama em todo o país.
Estima-se que mais de 40 por cento das mulheres dos EUA têm tecido mamário denso, o que aumenta o risco de câncer de mama. Além disso, o tecido denso pode mascarar cânceres na mamografia, dificultando o rastreamento. Como resultado, 30 estados dos EUA determinam que as mulheres devem ser notificadas se suas mamografias indicarem que possuem seios densos.
Mas as avaliações da densidade da mama dependem da avaliação humana subjetiva. Devido a muitos fatores, os resultados variam - às vezes dramaticamente - entre os radiologistas. Os pesquisadores do MIT e do MGH treinaram um modelo de aprendizagem profunda em dezenas de milhares de mamografias digitais de alta qualidade para aprender a distinguir diferentes tipos de tecido mamário, de gordurosos a extremamente densos, com base em avaliações de especialistas. Dada uma nova mamografia, o modelo pode identificar uma medida de densidade que se alinha de perto com a opinião de especialistas.
“A densidade mamária é um fator de risco independente que orienta como nos comunicamos com as mulheres sobre o risco de câncer. Nossa motivação era criar uma ferramenta precisa e consistente, que pudesse ser compartilhada e usada em todos os sistemas de saúde ”, diz Adam Yala, um estudante de PhD no Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT (CSAIL) e segundo autor em um artigo descrevendo o modelo que foi publicado hoje em Radiologia
Fonte: MIT
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