O AI pode prever o risco de cancro da mama até 5 anos antes do diagnóstico

Uma equipe dos pesquisadores em Massachusetts Institute of Technology (MIT) desenvolveu um modelo de aprendizagem profundo que pudesse prever o cancro da mama das imagens do mamograma até cinco anos antes que um diagnóstico possa ser feito por doutores.

Os pesquisadores desenvolveram um modelo de aprendizagem profundo que pudesse prever o cancro da mama das imagens do mamograma até cinco anos antes que um diagnóstico possa ser feito por doutores.crie os trabalhos 51 | Shutterstock

O cancro da mama é o cancro o mais comum nas mulheres e é responsável para ao redor 500.000 mortes todos os anos no mundo inteiro. Há agora muitos tratamentos eficazes para o cancro da mama, mas um resultado satisfatório é ainda dependente de um diagnóstico adiantado.

Uns diagnósticos mais atrasados exigem uns tratamentos mais agressivos, que venham com efeitos secundários consideráveis e falhem frequentemente. Identificar pacientes em risco do cancro da mama tornando-se tem conseqüentemente sido um foco chave para os pesquisadores que olham para reduzir o número de mortes cancro-relacionadas do peito.

Os programas de selecção que usam a mamografia são empregados para permitir a detecção atempada e o tratamento do cancro da mama. Contudo, tal selecção exige o exame minucioso de cada mamograma para sinais da anomalia, que é altamente trabalho-intensivo devido ao grande número de mulheres que devem ser seleccionadas.

Além, desde que as imagens são revistas manualmente, permanece um elemento da subjetividade e do risco de falha humana. A fim acelerar a revisão dos mamogramas e permitir a avaliação objetiva do risco, os pesquisadores têm trabalhado nos modelos de computador tornando-se que pode ràpida e confiantemente seleccionar imagens do mamograma para o risco de cancro da mama.

Testes padrões originais do ` do tecido do peito'

Usando a informação de mais de 90.000 mamogramas tomados no Hospital Geral de Massachusetts (MGH), uma equipe na informática do MIT e o laboratório da inteligência artificial desenvolveram um modelo deaprendizagem novo que detectasse testes padrões subtis da mudança no tecido do peito que o olho humano é incapaz de detectar.

Programado usando mamogramas e resultados conhecidos sobre de 60.000 pacientes, o modelo identifica precursores aos tumores malignos e pode prever de um mamograma se um paciente é provável desenvolver o cancro da mama.

Ao contrário da avaliação dos factores de risco chaves, tais como a idade, os antecedentes familiares do cancro da mama, o estado hormonal, e a densidade do peito, o modelo deaprendizagem do MIT identifica os testes padrões indicativos do cancro da mama. As previsões assim dados-estão conduzidas e podem ser compo a 5 anos antes que o cancro se torne. A selecção fornece assim uma avaliação de risco individual que poderia ser usada para personalizar programas da selecção e da prevenção em uma base do paciente-por-paciente.

Constance Lehman, professor da radiologia na Faculdade de Medicina de Harvard e no chefe de divisão da imagem lactente do peito em MGH, comentou na pesquisa:

Desde os anos 60 os radiologistas observaram que as mulheres têm original e extensamente os testes padrões variáveis do tecido do peito visíveis no mamograma… estes testes padrões podem representar a influência da genética, das hormonas, da gravidez, do fluxo de leite, da dieta, da perda de peso, e do ganho de peso. Nós podemos agora leverage esta informações detalhadas para ser mais precisos em nossa avaliação de risco a nível individual.”

Os resultados eram golpe do `'

O modelo foi usado para identificar retrospectiva mulheres no risco elevado de desenvolver o cancro da mama de quase 89.000 mamogramas de selecção consecutivos tomados entre 2009 e 2012. Colocou correctamente 31% de todos os pacientes que tinham desenvolvido subseqüentemente o cancro da mama no decile superior do risco. O valor correspondente conseguido usando o modelo existente de Tyrer-Cuzick era somente 18%.

Allison Kurian, um professor adjunto da medicina e saúde pesquisa/política na Faculdade de Medicina da Universidade de Stanford, comentada.

Está golpeando particularmente que o modelo executa ingualmente também para o branco e pessoas negras, que não foi o caso com ferramentas prévias… se validado e feito disponível para uso difundido, isto poderia realmente melhorar em nossas estratégias actuais para calcular o risco.”

A equipe aponta fazer a seu modelo um a parte do padrão de cuidado. Prevendo que indivíduos desenvolverão o cancro no futuro, as estratégias de gestão podem ser costuradas em conformidade, impedindo o cancro da mama de tornar-se e de salvares vidas.

Source:

Yala A., et al. (2019). A Deep Learning Mammography-based Model for Improved Breast Cancer Risk Prediction. Radiology. doi.org/10.1148/radiol.2019182716.

Kate Bass

Written by

Kate Bass

Kate graduated from the University of Newcastle upon Tyne with a biochemistry B.Sc. degree. She also has a natural flair for writing and enthusiasm for scientific communication, which made medical writing an obvious career choice. In her spare time, Kate enjoys walking in the hills with friends and travelling to learn more about different cultures around the world.

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