Software INESC Porto inovador no rastreio do cancro da mama
Tempos de espera mais curtos e diagnósticos com 100% de fiabilidade
O INESC Porto desenvolveu, juntamente com uma equipa da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP), um software que permite uma análise automatizada de mamografias. O processo é feito por comparação tendo como base casos similares, sendo que o software analisa e valida automaticamente os casos em que o resultado do diagnóstico do cancro da mama é claro. Intitulado Semantic PACS, este sistema inovador permite uma fiabilidade de 100% na deteção de tumores malignos. Reduzindo o tempo de espera pelo diagnóstico, e consequentemente o desgaste emocional das pacientes, este projeto representa um avanço significativo na deteção do cancro da mama.
Mais rigor e fiabilidade na deteção de tumores malignos
Semantic Pacs é o nome do software criado pelo INESC Porto e pela FEUP, com a empresa Emílio Azevedo Campos como parceira, que permite analisar e validar automaticamente mamografias onde o resultado do diagnóstico de cancro da mama é claro, com base em casos similares. Com uma validação automática de 30% das mamografias e com uma garantia de 100% de rigor na deteção de tumores malignos, este software inovador, financiado pelo QREN, pode ser integrado nos sistemas informáticos hospitalares.
De acordo com Jaime Cardoso, investigador da Unidade de Telecomunicações e Multimédia (UTM) e responsável do INESC Porto neste projeto, “o objetivo último deste projeto é sempre a melhoria da qualidade dos serviços médicos prestados ao doente”. Isso é feito através de “uma ferramenta útil para os radiologistas que facilita a análise e diagnóstico que têm que efetuar de cada caso”. O projeto promete resultados auspiciosos já que com ele os médicos serão capazes de categorizar cada nova mamografia através de métodos automáticos de descrição e de pesquisa baseados na comparação do conteúdo semântico de imagens arquivadas. A base de dados que alimentou todo o desenho do software foi criada no Hospital de São João no Porto.
O software aprende com base na experiência das avaliações das mamografias anteriores para fornecer informação relevante para a elaboração de diagnósticos. “Como no processo de decisão clínica pode ser benéfico ou mesmo imperativo encontrar outras imagens similares em termos de conteúdo da própria imagem, é importante desenvolver técnicas de pesquisa pelo conteúdo da própria imagem. Por outro lado, este mesmo tipo de técnicas pode ser utilizado na fase do cancro da mama, como uma ferramenta de auxílio ao especialista”, explica Jaime Cardoso.
Mais-valia para médicos e pacientes
De acordo com Jaime Cardoso, um dos contributos principais resultou do facto de o projeto “abordar o problema de uma forma diferente do habitual, procurando dar um contributo significativo na fase do rastreio do cancro da mama. Nesta área, 93% dos casos são normais e, numa parte significativa destes, a análise e validação pode ser acelerada pelo uso do software desenvolvido no projeto. Ao ser ajudado na análise dos casos mais simples, o radiologista fica com mais disponibilidade para os casos restantes”, explica o investigador. Nos casos em que o médico não consegue determinar se o tumor identificado é benigno ou maligno, o sistema ativa funcionalidades de pesquisa por semelhança que auxiliam o médico a avaliar a gravidade do tumor.
Então, para além das mais-valias do ponto de vista dos médicos, este sistema traz claras vantagens para o paciente. De facto, de acordo com Jaime Cardoso, “do ponto de vista do paciente, este software apresenta como principais vantagens uma redução do tempo de espera pelo diagnóstico, nomeadamente do desgaste emocional associado a este período”, afirma. Jakub Tkaczuk, outro investigador da UTM também envolvido no projeto, reforça mesmo que “o sistema é o primeiro a conseguir fornecer um diagnóstico quase imediato após a mamografia. Isto, como é óbvio, influencia o bem-estar do paciente já que em situações normais os pacientes precisam de esperar muito tempo para saber a opinião do médico”, acrescenta.
Este projeto inovador conta com a exploração comercial da empresa Emílio Azevedo Campos, o que permitirá aumentar a competitividade da sua oferta de equipamentos de arquivo e partilha de imagens médicas. E o que traz o futuro? Jaime Cardoso adianta que a próxima aposta é conseguir “uma validação técnica e clínica alargada, o que não era possível de realizar durante a duração do projeto Semantic PACS”, explica. Este não é o primeiro projeto do INESC Porto ligado ao cancro da mama. O INESC Porto está ainda envolvido no projeto BCCT, que tem como objetivo avaliar o resultado estético do tratamento conservador do cancro da mama (BCCT) de forma a ser possível comparar, de forma consistente, os resultados entre diferentes clínicos e centros que praticam esta forma de tratamento. O Semantic PACS vem assim confirmar, uma vez mais, a contribuição do INESC Porto na área da saúde.
Em discurso direto
O BIP falou com alguns dos intervenientes no projeto que nos explicaram a importância e o orgulho de fazer parte deste trabalho.
Jaime Cardoso (investigador da UTM)
“A investigação científica é por vezes ingrata no sentido em que o potencial impacto do nosso trabalho na sociedade não é imediatamente visível ou apenas o é a longo prazo. Projetos de engenharia aplicada a medicina têm essa satisfação adicional que é sentirmos de uma forma muito clara que o resultado do projeto tem potencial para ser útil e fazer a diferença.
Por outro lado, um projeto multidisciplinar desta natureza tem a dificuldade de os especialistas das diferentes áreas falarem ‘diferentes linguagens’. Contudo, depois de ultrapassada essa dificuldade comunicacional e todos terem uma perceção clara das necessidades da aplicação e possibilidades associadas às tecnologias, o retorno é elevado.
Quero aproveitar apenas para dar os parabéns a toda a equipa envolvida no Semantic PACS, e realçar o papel da Inês Moreira, um elemento da equipa pelo Hospital de São João, na criação da base de dados que alimentou todo o desenho do software. Os algoritmos que desenvolvemos aprendem com a experiência dos especialistas materializada nos resultados de casos passados, e como tal a qualidade dessa base de dados é fundamental para o sucesso do sistema.”
Maria João Cardoso (investigadora da UTM e médica no Hospital de São João)
"Qualquer ferramenta que facilite a vida, essencialmente aos radiologistas, através da identificação de padrões semelhantes detetados de forma automática, levando a um diagnóstico mais objetivo e rápido, é mais do que bem-vinda."
Jakub Tkaczuk (investigador da UTM)
“Para mim foi muito gratificante participar neste projeto. Com este trabalho, graças ao professor Jaime Cardoso, tive a oportunidade de expandir os meus conhecimentos e de fazer parte de um grupo extraordinário. E é muito gratificante saber que este trabalho poderá ajudar muitas pessoas. Esperamos que o nosso sistema venha a ser usado diariamente por muitos médicos para que os seus processos de decisão sejam cada vez mais rápidos”.
Inês Domingues (investigadora da UTM)
“Este projeto foi muito gratificante a nível pessoal. Sempre me interessei pela área de processamento de sinal e imagem ligado à medicina. O Semantic PACS, para além de abranger as duas áreas, foca ainda um problema muito feminino e que por isso toca-me especialmente.
Penso que a melhor maneira de ilustrar a gratificação que senti no Semantic PACS é que a minha tese de doutoramento irá ser precisamente sobre processamento de imagens relacionadas com cancro de mama”.
