SBOC REVIEW

Resumo do artigo:

O envelhecimento da população mundial, somado ao aumento da incidência do câncer de próstata e ainda à escassez de uropatologistas no mercado trazem um desafio para a avaliação do crescente número de biópsias prostáticas.
O artigo em questão mostra o desenvolvimento de um sistema de inteligência artificial (IA) capaz de detectar câncer em biópsias de próstata, localizá-lo e graduar o gleason.
O estudo foi realizado de forma retrospectiva utilizando principalmente parte dos dados de um grande estudo populacional prospectivo sueco (STHLM30), que incluiu quase 60.000 participantes para rastreio de câncer de próstata.
Foram utilizados algoritmos de IA como redes neurais convolucionais e boosted trees (algoritmos baseados em árvores de decisão e gradient boosting), e as análises de performance foram realizadas através de curvas ROC, AUC e Cohen’s Kappa.
O conjunto de dados utilizado para treinar o algoritmo foi de aproximadamente 7.000 cores de biópsias prostáticas, que após processamento geraram cerca de 5.1 milhões de exemplos de treino. Foram utilizados ainda conjuntos de dados externos para teste e validação do algoritmo.

O sistema de IA apresentou excelente performance nas diversas análises realizadas e seguem os principais resultados publicados:
- AUC de 0,986 a 0,997 na distinção entre biópsias malignas e benignas;
- Correlação de 0,87 a 0,96 entre a medida da neoplasia aferida pelo sistema de IA e aquela reportada pelo patologista;
- Kappa variando entre 0,62 a 0,83 em relação a graduação do Gleason (patologistas performaram entre 0,60 a 0,73).

Na discussão do artigo o autor reforça que a incorporação de sistemas de IA como esse poderá auxiliar a patologia em tarefas como:
- organizar o fluxo de trabalho priorizando avaliação de biópsias suspeitas;
- focar em áreas de maior interesse;
- reduzir a carga de trabalho automatizando tarefas consumidoras de tempo;
- reduzir a variabilidade inter-observador;
- aumentar a cobertura do diagnóstico patológico especializado.

 

Artificial intelligence for diagnosis and grading of prostate cancer in biopsies: a population-based, diagnostic study. Strom P, Kartasalo K, Olsson H, Solorzano L, Delahunt B, Berney DM, et al. Artificial intelligence for diagnosis and grading of prostate cancer in biopsies: a population-based, diagnostic study. Lancet Oncol. 2020;21(2):222-32. 
Inteligência artificial para diagnóstico e graduação de câncer de próstata em biópsias; um estudo diagnóstico populacional.

 

Comentário do avaliador científico:
- O avanço tecnológico e o constante aumento da capacidade de processamento computacional permitiu o desenvolvimento de algoritmos de IA mais sofisticados;
- Tais algoritmos têm se mostrado excelentes ferramentas preditoras com grande potencial de aplicação em problemas de classificação, muito comuns na área de saúde (sobretudo na análise de imagens digitalizadas em radiologia e patologia);
- Embora retrospectivo, o estudo em questão utilizou uma grande base de dados de coorte prospectiva, garantindo a qualidade dos dados imputados;0
- Os resultados encontrados foram animadores, conseguindo o sistema de IA atingir performance equivalente aquela de especialistas em patologia urológica;
- São necessários estudos adicionais de validação prospectiva e em diferentes populações;
- Certamente, o estudo e as aplicações de sistemas de IA em saúde serão crescentes e de alto impacto.

 

Avaliador científico:
Dr. Bruno Wance
- Residência Médica em Oncologia Clínica pelo Hospital de Câncer de Barretos (Hospital de Amor);
- Oncologista clínico do Hospital Sírio Libanês, Brasília, e Hospital de Base do Distrito Federal;
- Certificado em Digital Business Strategy pelo Massachusetts Institute of Technology (MIT);
- MBA em andamento em Business Analytics e Big Data pela Fundação Getúlio Vargas

Editor:
Dr. Daniel da Motta Girardi
Oncologista clínico do Hospital Sírio Libanês Brasilia. Advanced fellow no programa de tumores geniturinários do National Cancer Institute, Bethesda, EUA.