Otimizar o acompanhamento do cancro é um dos grandes desafios atuais dos sistemas de saúde. No Chile, são diagnosticados cerca de 60 mil novos casos de cancro por ano e morrem aproximadamente 30 mil pessoas devido a esta doença.
A avaliação e o acompanhamento tumoral estão entre os principais desafios da medicina oncológica, uma vez que exigem processos altamente complexos, como a análise de imagens, a identificação de lesões e a comparação de diferentes exames de controlo para determinar se um tratamento está a surtir efeito. Embora este processo conte com protocolos padronizados de elevada fiabilidade, a sua aplicação continua a ser manual, exigente e variável devido à subjetividade.
Perante este cenário, uma equipa interdisciplinar de investigadores da Universidade do Chile e da Universidade de Concepción desenvolveu uma base de dados de imagens oncológicas que pretende tornar-se um elemento fundamental para o avanço da inteligência artificial aplicada ao acompanhamento do cancro no Chile.
O trabalho foi publicado na revista Scientific Data e a investigação foi desenvolvida com a participação de especialistas do Hospital Clínico da Universidade do Chile, da Faculdade de Medicina da Universidade do Chile — através do Departamento de Radiologia, do SCIAN-Lab, do Centro de Informática Médica e Telemedicina (CIMT) e do Instituto de Ciências Biomédicas (ICBM) —, e da Faculdade de Engenharia da Universidade de Concepción, através do seu Departamento de Ciências da Computação e do seu Centro de Dados e Inteligência Artificial.
Uma contribuição para a oncologia com inteligência artificial
A base de dados inclui 1 246 lesões segmentadas a partir de 58 tomografias computadorizadas de 22 doentes com cancro tratados no Hospital Clínico da Universidade do Chile e inclui tumores primários, metástases e gânglios linfáticos, juntamente com outras medições clínicas.
Uma das principais contribuições do estudo é que este vem colmatar uma lacuna concreta na área: a falta de dados clínicos completos, devidamente registados e disponíveis em condições de acesso aberto responsável para o desenvolvimento da inteligência artificial.
Embora já existissem bases de dados parciais, centradas em determinados órgãos ou tipos de lesões, não havia um recurso aberto e abrangente nesta área. «Quando iniciámos este projeto, não existiam dados públicos que abordassem todo o processo RECIST, com medições e acompanhamento longitudinal dos tumores. Havia dados isolados, mas não um conjunto tão completo», salienta a investigadora Constanza Vásquez.
Os especialistas afirmam que a escassez de dados devidamente anotados tem sido um dos principais obstáculos ao avanço da inteligência artificial na imagiologia oncológica local. Neste caso, além disso, não se trata apenas de reunir imagens, mas de construir uma base validada por especialistas em radiologia, com lesões delineadas uma a uma e associadas a um protocolo clínico real. «Estamos a disponibilizar estes dados que antes não existiam. Assim, se hoje alguém quiser abordar este problema, tem acesso direto a eles», destaca o Dr. Guillermo Cabrera.
Ao contrário de outros conjuntos de dados parciais, esta base de dados inclui tumores primários, metástases e gânglios linfáticos, além das medições clínicas associadas ao acompanhamento tumoral. A investigação fornece o primeiro conjunto de dados de acesso público com segmentações exaustivas de todas as lesões mensuráveis, juntamente com as suas medições RECIST, o que abre novas possibilidades para treinar modelos, validar ferramentas e avançar para avaliações mais consistentes da carga tumoral.
Sobre as perspetivas do projeto, que visa avançar para novas validações, um dos seus principais autores, Roberto Rojas, salienta: «A recolha destes dados tem um impacto enorme, porque são escassos e muito difíceis de registar». Embora o estudo ainda não apresente um modelo pronto para utilização imediata nos hospitais, estabelece uma base fundamental para adaptar futuras ferramentas de inteligência artificial à prática clínica no Chile.
Colaboração interdisciplinar e projeção nacional
A investigação responde a um desafio fundamental: a sub-representação da América Latina nos dados populacionais que alimentam a inteligência artificial na área médica. «A inteligência artificial depende muito dos dados com que é treinada e o Sul Global continua a estar sub-representado. É por isso que é tão importante contribuir com dados provenientes da nossa realidade», afirma o académico Steffen Härtel.
No que diz respeito às perspetivas do estudo, a equipa espera alargar esta linha de investigação para uma estratégia multicêntrica, idealmente na América Latina, que permita representar melhor a diversidade de casos existentes no continente. «O ideal seria consolidar uma base de dados de tumores no Chile que abrangesse grande parte da população e que respondesse às necessidades específicas do país. É muito importante que possamos caracterizar esta realidade a nível nacional», conclui Constanza Vásquez.
Leia a notícia original no site da Universidade do Chile.
