Em um estudo publicado neste mês de fevereiro em Gastroenterologia , pesquisadores da Tokyo Medical and Dental University (TMDU) revelaram um sistema de inteligência artificial (IA) recentemente desenvolvido que pode avaliar achados endoscópicos de UC com uma precisão equivalente à de endoscopistas especialistas.
Avaliações precisas são fundamentais para fornecer cuidados ideais para pacientes com UC. Estudos anteriores indicaram que tanto a remissão endoscópica, avaliada por meio de avaliação do procedimento endoscópico, e remissão histológica, conforme indicado pelo grau de inflamação microscópica, pode prever os resultados do paciente, e, portanto, são freqüentemente usados como objetivos de tratamento. Contudo, variações intra e interobservador ocorrem em análises endoscópicas e histológicas, e a análise histológica freqüentemente requer a coleta de tecido por meio de biópsias, que são invasivos e caros.
A interpretação das imagens endoscópicas é subjetiva e baseada na experiência de endoscopistas individuais, tornando assim a padronização da avaliação e caracterização em tempo real um desafio. Para endereçar isto, buscamos desenvolver um sistema de rede neural profunda (DNN) para objetivo, e análise em tempo real de imagens endoscópicas de pacientes com UC (DNUC). "
Kento Takenaka, autor principal do estudo
Para fazer isso, os pesquisadores desenvolveram um sistema com DNNs para avaliar imagens endoscópicas de pacientes com UC. DNNs são um tipo de método de aprendizado de máquina de IA baseado na construção de redes neurais artificiais.
"Construímos o algoritmo DNUC, usando 40, 758 imagens de colonoscopias e 6885 resultados de biópsia de 2012 pacientes com UC, "diz o autor sênior Mamoru Watanabe." Isso compreendeu o conjunto de treinamento para aprendizado de máquina, o que permitiu ao algoritmo aprender a avaliar e classificar os dados com precisão ".
Os pesquisadores então validaram a precisão do algoritmo DNUC usando 4187 imagens endoscópicas e 4104 espécimes de biópsia de 875 pacientes com UC.
“Descobrimos que o DNUC atingiu um nível de precisão equivalente ao de endoscopistas especialistas, "diz Takenaka." Assim, nosso sistema foi capaz de prever a remissão histológica de UC usando apenas imagens endoscópicas, em oposição aos dados histológicos e endoscópicos. Isso representa um desenvolvimento importante, dados os custos e riscos associados às biópsias. "
A DNUC pode ser capaz de identificar pacientes com colite ulcerativa que estão em remissão sem exigir que eles sejam submetidos à coleta e análise de biópsia. Isso pode economizar tempo e dinheiro para instituições médicas, e limitar a exposição a procedimentos médicos invasivos para indivíduos com UC.
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