Pacientes com cancro da próstata que são candidatos a cirurgia radical robótica permitem relacionar as caraterísticas de imagem – analisadas recorrendo a inteligência artificial (IA) – com o diagnóstico no tecido biológico. Num futuro próximo, espera-se recorrer a métodos de IA antes de qualquer cirurgia de modo a detetar o tumor precocemente e promover uma medicina personalizada com o tratamento ou vigilância adequados a cada indivíduo com cancro.

A seguir ao cancro do pulmão, o cancro da próstata é o segundo tipo de cancro mais comum no sexo masculino. Um dos principais desafios é prevenir o tratamento em excesso de pacientes diagnosticados com tumores menos agressivos.

A ressonância magnética (RM) é uma técnica de imagem médica não invasiva e isenta de radiação que permite detetar precocemente o cancro.

Apesar da experiência dos médicos radiologistas e da existência de diretrizes, a interpretação das imagens de ressonância magnética está sujeita a variabilidade. Com o aumento da capacidade de processamento dos computadores, do desenvolvimento dos algoritmos e do número de imagens médicas anotadas, a inteligência artificial é promissora quando aplicada a imagem médica.

A área de radiomics [radiómica], que resulta da combinação de radiologia com a análise de grandes quantidades de dados (omics, ou ómica), pretende extrair um conjunto de formulações matemáticas das imagens médicas que não são observáveis “a olho nu” por um radiologista.

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Para promover o uso de modelos de inteligência artificial na clínica, a minha tese de doutoramento centra-se na validação biológica de caraterísticas de radiomics com base na informação clínica da peça cirúrgica.

O trabalho de investigação está a ser desenvolvido na Fundação Champalimaud, no grupo de Imagem Clínica Computacional. Após a aquisição de imagens de ressonância magnética da próstata numa população de pacientes operados, são desenvolvidos moldes impressos em 3D específicos de cada paciente. Estes permitem facilitar a correspondência entre os cortes na imagem e os respetivos fragmentos de tecido biológico. As duas modalidades são registadas com base em algoritmos de imagem, que tenho desenvolvido, e as caraterísticas de radiomics são extraídas e correlacionadas com a informação biológica correspondente. Uma das potenciais aplicações é a deteção de lesões invisíveis na ressonância magnética, apenas observáveis através da análise do tecido biológico.

Este estudo é financiado pelo projeto europeu ProCAncer-I, que reúne vários hospitais, institutos de investigação e empresas com o objetivo de criar a maior base de imagens de ressonância magnética na área do cancro da próstata e uma plataforma de IA que analise estes dados. Estamos a desenvolver modelos de IA para dar resposta a questões desde o diagnóstico ao acompanhamento do cancro da próstata.

A autora escreve segundo o novo acordo ortográfico

Aluna do doutoramento em engenharia biomédica e biofísica na Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa, técnica de investigação na Fundação Champalimaud