No âmbito do projeto CADPath.AI (Computer Aided Diagnosis in Pathology), os investigadores do IMP Diagnostics, INESC TEC e Leica Biosystems estão a desenvolver uma ferramenta baseada em inteligência artificial para diagnóstico automático de patologias oncológicas.
A identificação das células tumorais, a contagem de células mitóticas, ou a identificação de crescimento invasivo, assim como a sua medição, são tarefas que podem agora ser realizadas através da utilização da inteligência artificial.
Além de possibilitar a realização de um diagnóstico em rede, auxiliada por outras ferramentas tecnológicas, a ferramenta que está a ser desenvolvida no âmbito do projeto CADPath.AI vai permitir diminuir o tempo que o patologista despende na observação microscópica, explicou à Lusa, citado pelo Sapo, Jaime Cardoso, investigador do Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência (INESC TEC), da Universidade do Porto e também professor da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP).
O CADPath.AI é um projeto do laboratório IMP Diagnostics, numa parceria com o INESC TEC e com a empresa de dispositivos médicos Leica Biosystems, que conta com um financiamento de cerca de 70% do programa COMPETE2020, num investimento total de um milhão de euros.
Segundo o INESC TEC, esta “solução inovadora” permitirá “dar um salto considerável na forma como o diagnóstico anátomo-patológico de amostras histológicas é atualmente realizado”, sendo que o processo de diagnóstico “poderá passar a ser, a partir de 2022, totalmente digital, introduzindo os algoritmos como complemento ao trabalho dos anatomopatologistas na identificação de anomalias”.
“Sabendo-se que o diagnóstico atempado e rigoroso é um instrumento essencial para o combate ao cancro, os anatomopatologistas vão passar a dispor, a partir de 2022, de uma importante ferramenta baseada em inteligência artificial”, acrescenta o Instituto.
“Focados na contínua melhoria do diagnóstico”, Ana Monteiro, gestora de projetos do IMP Diagnostics, diz que pretendem “ir mais longe e disponibilizar ao mercado uma ferramenta de diagnóstico automático de patologias oncológicas; uma base de dados, contemplando as lâminas digitalizadas e respetivas anotações, história clínica e diagnóstico; e uma plataforma para geração de conhecimento científico”.
