AI reduz câncer de pulmão perdido na radiografia de tórax

Descobertas sugerem que um algoritmo de detecção automática baseado em aprendizado profundo (DLAD) pode contribuir para uma redução no número de cânceres de pulmão ignorados nas radiografias de tórax, melhorando o desempenho dos observadores.

24 Jul, 2020

Um algoritmo de inteligência artificial (IA) pode ajudar a reduzir o número de cânceres de pulmão perdidos na radiografia de tórax, de acordo com um estudo publicado em 21 de julho na Radiology. Os resultados do estudo apontam a IA como uma maneira eficaz de abordar a tarefa desafiadora de detectar lesões pulmonares sutis suspeitas. "Nossas descobertas sugerem que um algoritmo de detecção automática baseado em aprendizado profundo (DLAD) pode contribuir para uma redução no número de cânceres de pulmão ignorados nas radiografias de tórax, melhorando o desempenho dos observadores", escreveu uma equipe liderada pelo Dr. Sowon Jang, da Universidade Nacional de Seul Hospital de Bundang na Coréia do Sul.

Ao longo dos anos, programas de detecção auxiliada por computador (CAD) foram desenvolvidos para ajudar os radiologistas a melhorar seu desempenho na leitura de raios-x do tórax. Essas ferramentas têm sido úteis, mas também estão associadas a falsos positivos, diminuindo a probabilidade de serem usadas regularmente na prática clínica, segundo os autores. É por isso que algoritmos baseados em aprendizado profundo mostram essa promessa. "Recentemente, algoritmos de detecção automática baseados em aprendizado profundo foram desenvolvidos para ajudar a melhorar a detecção de nódulos malignos e mostraram resultados promissores", escreveu a equipe. "No entanto, a viabilidade de usar [esse tipo de algoritmo] para ajudar a diagnosticar cânceres sutis de pulmão que podem ser esquecidos nas radiografias ainda precisa ser investigada".

O grupo de Jang conduziu um estudo que incluiu 117 pacientes diagnosticados com câncer de pulmão entre janeiro de 2010 e dezembro de 2014. Desses, 105 tiveram câncer esquecido no raio-x original. A visibilidade da lesão foi classificada em uma escala de 1 a 4, sendo 1 igual a "muito sutil" e 4 igual a "bem visível".

Nove radiologistas revisaram cada radiografia de tórax com e sem o uso do algoritmo de IA, observando possíveis cânceres de pulmão e marcando se recomendariam acompanhamento de TC de tórax; eles também avaliaram radiografias de tórax de 234 pacientes com pulmões saudáveis, com e sem a ajuda da IA. A equipe de pesquisa comparou o desempenho do leitor usando a área sob a medida da curva de operação do receptor (AUC) e calculou a sensibilidade e as taxas das recomendações da TC no tórax.

Os autores descobriram que o algoritmo de IA melhorou a capacidade dos leitores de detectar cânceres perdidos na radiografia de tórax. Eles também descobriram que na coorte saudável, não houve diferença entre a taxa de recomendações da TC no tórax quando o algoritmo foi usado e quando não foi.

Impacto da IA ​​no desempenho do radiologista para câncer de pulmão na radiografia de tórax

Medida de performance Sem algoritmo AI Com algoritmo AI
AUC 0,67 0,76
Sensibilidade 43% 56%
Especificidade 90%

92%

 

O uso da IA ​​com radiografia de tórax pode ajudar bastante a melhorar o atendimento ao paciente, concluiu a equipe. "Nossos resultados sugerem que a interpretação das radiografias de tórax com [um algoritmo de IA] pode ajudar a reduzir o número de lesões negligenciadas e permitir o diagnóstico precoce de câncer de pulmão, sem aumentar os exames desnecessários de tomografia computadorizada no peito em indivíduos saudáveis", escreveu a equipe.

Imagem: Imagens em uma mulher de 52 anos com 10 anos de maço de cigarro. (a) A radiografia inicial do tórax mostra um nódulo de 2,4 cm (seta) sobreposto pela sombra hilar esquerda. Esta lesão não foi detectada no relatório original. (b) O algoritmo de detecção automática baseada em aprendizado profundo (DLAD) detectou corretamente esta lesão com um valor de probabilidade de 35%. Sem DLAD, apenas dois observadores detectaram corretamente a lesão; no entanto, com o DLAD, todos os nove observadores detectaram a lesão e recomendaram a TC do tórax para posterior avaliação. (c) A radiografia de tórax de acompanhamento no momento do diagnóstico mostra aumento de intervalo na lesão (setas). (d) A imagem da TC de tórax de acompanhamento no momento do diagnóstico mostra aumento da massa no lobo inferior esquerdo (setas). O paciente foi diagnosticado com adenocarcinoma pulmonar em estágio IV à medida que se observava metástase óssea. O tempo entre a radiografia de tórax inicialmente ignorada e o diagnóstico patológico foi de 447 dias. Imagens e legendas são cortesia da RSNA.

Fonte:https://translate.google.com/translate?hl=pt-BR&sl=en&u=https://www.auntminnie.com/&prev=search

 

 

 

 

 

 

 

 

 
     
     
     
     
 
 
 
 

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