Investigadores da Universidade do Porto, ligados ao projeto CADPath.AI, estão a desenvolver uma ferramenta baseada em inteligência artificial para diagnóstico automático de patologias oncológicas, foi hoje divulgado.
“Tarefas como, por exemplo, a identificação das células tumorais, a contagem de células mitóticas, ou a identificação de crescimento invasivo, assim como a sua medição, podem agora ser realizadas através da utilização da inteligência artificial”, explica o investigador do Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência (INESC TEC), da Universidade do Porto, Jaime Cardoso, citado em comunicado.
De acordo com o investigador, que é também professor da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP), além de possibilitar a realização de um diagnóstico em rede, auxiliada por outras ferramentas tecnológicas, a ferramenta que está a ser desenvolvida no âmbito do projeto CADPath.AI vai permitir diminuir o tempo que o patologista despende na observação microscópica.
O CADPath.AI (Computer Aided Diagnosis in Pathology) é um projeto do laboratório IMP Diagnostics, numa parceria com o INESC TEC e com a empresa de dispositivos médicos Leica Biosystems, que conta com um financiamento de cerca de 70% do programa COMPETE2020, num investimento total de um milhão de euros.
Segundo o INESC TEC, esta a “solução inovadora” permitirá “dar um salto considerável na forma como o diagnóstico anátomo-patológico de amostras histológicas é atualmente realizado” e o processo de diagnóstico “poderá passar a ser, a partir de 2022, totalmente digital, introduzindo os algoritmos como complemento ao trabalho dos anatomopatologistas na identificação de anomalias”.
“Sabendo-se que o diagnóstico atempado e rigoroso é um instrumento essencial para o combate ao cancro, os anatomopatologistas vão passar a dispor, a partir de 2022, de uma importante ferramenta baseada em inteligência artificial”, acrescenta.
Citada no documento, a gestora de projetos do IMP Diagnostics, Ana Monteiro, destaca o foco “na melhoria contínua do diagnóstico”.
“Pretendemos ir mais longe e disponibilizar ao mercado uma ferramenta de diagnóstico automático de patologias oncológicas; uma base de dados, contemplando as lâminas digitalizadas e respetivas anotações, história clínica e diagnóstico; e uma plataforma para geração de conhecimento científico”, conclui.
