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Inteligência Artificial Para Analisar Milhares De Amostras Patológicas Em Cada Diagnóstico

Inteligência Artificial Para Analisar Milhares De Amostras Patológicas Em Cada Diagnóstico 1

O processo de diagnóstico de imensas doenças -e muito especificamente do câncer – adiciona, muitas vezes, a tomada de demonstrações de células, tecidos ou órgãos para análise em laboratório. Geralmente, as referidas amostras de tecido são mantidos em parafina e são guardados por tempo indeterminado em hospitais como parcela da história clínica do doente. Garante-Se, deste jeito, que possam ser analisadas mais uma vez em algum outro procedimento do mesmo paciente ou seus familiares, ou pra fins de busca. Trata-Se de um método totalmente físico, de forma que o acesso à grande quantidade de informação patológica que guardam esses arquivos hospitalares é quase inabarcável por meios habituais.

Mas tudo isso começou a variar de forma radical com a aplicação da inteligência artificial (IA), depois de digitalização das amostras que chegarem ao laboratório de Anatomia Patológica, o que se veio a chamar de “Patologia Computacional”.

desse jeito, o tradicional banco de amostras conservadas em parafina se transforma em um amplo “big data” e anatomopatológico. Isto permite, tais como, comparar a demonstração concreta de um paciente com centenas ou milhares de imagens de outros casos similares pra procurar padrões comuns que ajudem a um diagnóstico de forma acelerada e preciso.

Este conhecido hospital de madrid acaba de pôr em marcha um ambicioso projeto de digitalização em rede do serviço de Anatomia Patológica e dos hospitais universitários Rei Juan Carlos (Faro) e a Infanta Elena (viana do castelo) e Geral de Vilalba. Em conjunto, os 4 centros geram uma média de 200.000 demonstrações patológicas cada ano, correspondentes a em torno de 100.000 pacientes. Esses números dão uma idéia do alcance e complexidade do projeto, mas assim como dos enormes avanços diagnósticos que permite a gestão integrada de tantos gigas de detalhes digital com a ajuda da inteligência artificial.

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O novo processamento das demonstrações facilita, bem como, a necessária colaboração entre patologistas, médicos, especialistas em tecnologias da informação e instituições científicas. “Os especialistas podem trabalhar em rede, ter acesso, em cada momento, a toda a base de fatos de imagens pra consultar em casos semelhantes e criar este artigo as imagens analisadas com outros alternativos de modo imediata. Outra aplicação de vasto interesse é a análise de biópsias foi maior no grupo, ou melhor, as amostras que extrai o cirurgião em plena intervenção cirúrgica e cuja observação é, dessa maneira, peremptório.

O próximo salto essa mudança de paradigma será o desenvolvimento de algoritmos que permitam automatizar os diagnósticos por intervenção de processos de “deep learning” (aprendizado profundo) da inteligência artificial. Nas frases do doutor Vermelho, o intuito é “automatizar o método diagnóstico, investigar e comparar imagens e detectar e identificar padrões associados a patologias específicas, contribuindo portanto pra uma superior rapidez, precisão, competência e característica em nossos diagnósticos”.

A inteligência artificial viria desta maneira bem como o resgate de uma ciência da saúde que, em paralelo à crescente busca nos processos de diagnóstico, sofre de escassez de profissionais. A nível internacional, o número de especialistas em Anatomia Patológica diminuiu em mais de 10% entre 2008 e 2013, e o 60,7 % desses especialistas tem hoje mais de 55 anos de idade.

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