Entrevista Aos Nossos Patologistas Diana Montezuma e Domingos Oliveira Sobre o Projeto ARABESC e o Impacto da IA na Saúde – 1ª Parte

Descubra nesta entrevista como a inteligência artificial (IA) está a revolucionar a avaliação do TSR,

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Entrevista Aos Nossos Patologistas Diana Montezuma e Domingos Oliveira Sobre o Projeto ARABESC e o Impacto da IA na Saúde – 1ª Parte

Descubra nesta entrevista como a inteligência artificial (IA) está a revolucionar a avaliação do TSR, melhorando assim as decisões clínicas e moldando o futuro dos cuidados de saúde.

O projeto ARABESC é o resultado de uma parceria colaborativa entre a WSK Medical e a IMP Diagnostics. Desde 2023, as duas empresas têm trabalhado juntas para desenvolver um algoritmo baseado em IA para a avaliação da razão tumor-estroma (TSR). Nesta entrevista com os nossos patologistas Diana Montezuma e Domingos Oliveira, abordamos o potencial transformador da IA na avaliação do TSR, o seu impacto na tomada de decisões clínicas, e os desafios e limitações associados à adoção da IA nos cuidados de saúde.

Esta entrevista está dividida em cinco secções principais:

  • Avaliação TSR e a sua relevância clínica
  • Benefícios potenciais da IA na avaliação TSR
  • Preocupações e limitações da implementação da IA
  • Tomada de decisões clínicas
  • O futuro da IA na avaliação TSR

AVALIAÇÃO TSR E A SUA RELEVÂNCIA CLÍNICA
Entrevistador (E) – Faz parte da equipa clínica envolvida na curadoria e anotação das lâminas incluídas neste projeto, bem como na definição dos requisitos e especificações clínicas. Pode descrever a importância da razão tumor-estroma (TSR) no prognóstico do cancro, particularmente na sua área de especialização?
Domingos Oliveira (DO) – A razão tumor-estroma (TSR) tornou-se um marcador prognóstico importante no cancro colorretal (CCR) e noutras malignidades. A TSR reflete a proporção de células tumorais em relação ao tecido estromal circundante. Um conteúdo elevado de estroma (ou seja, uma percentagem intratumoral de estroma superior a 50%) tem sido associado a piores desfechos nos doentes. No que diz respeito ao CCR, o recente estudo multicêntrico UNITED validou a TSR como um fator prognóstico independente, confirmando que os doentes com um estroma elevado apresentam piores resultados e beneficiam menos da quimioterapia adjuvante. Neste estudo, os autores concluíram que a implementação da TSR nas orientações internacionais pode melhorar a orientação na seleção do tratamento oncológico.

E – Esse estudo é de facto muito impactante em relação ao poder da avaliação TSR, mas, na prática, com que frequência avalia atualmente a TSR no seu dia-a-dia e quão crítico é para o seu diagnóstico e recomendações de tratamento?
DO – A avaliação TSR ainda não é uma componente da rotina padrão da patologia, mas está a ser cada vez mais integrada em contextos de investigação e em casos específicos onde dados prognósticos detalhados são relevantes. Antecipamos, nomeadamente após as recomendações recentes do estudo UNITED para implementar a “TSR nos diagnósticos e relatórios padrão de patologia, para além dos elementos atualmente usados como a classificação TNM e, eventualmente, nas orientações internacionais”, que a TSR se torne em breve uma parte da avaliação rotineira de patologia nos doentes com CCR.

E – Quais são os principais desafios que enfrenta ao avaliar manualmente a TSR, em termos de tempo, precisão ou consistência?
Diana Montezuma (DM) – A avaliação manual da TSR é trabalhosa e suscetível a variabilidade. Os desafios incluem subjetividade, uma vez que a avaliação depende da estimativa visual das áreas tumorais versus estromais, o que pode variar entre patologistas, e a alocação de tempo. Embora o método seja relativamente simples de executar, selecionar a melhor lâmina e a área a ser avaliada, além de realizar a estimativa visual, ainda consome tempo dos patologistas, aumentando a sua carga de trabalho.

E – Dado que a avaliação TSR pode ser subjetiva, como garante a consistência entre diferentes casos ou entre vários patologistas?
DO – Para este fim, os patologistas devem seguir as orientações existentes para a avaliação TSR. Sempre que possível, poderiam também ser realizadas sessões de formação e calibração entre os patologistas. Embora provavelmente não seja viável para a rotina, em contextos de investigação, a validação dos resultados pode depender de múltiplos observadores para cada caso. É importante notar que estas medidas podem limitar, mas não eliminam completamente, a subjetividade inerente à avaliação TSR.

BENEFÍCIOS POTENCIAIS DA IA NA AVALIAÇÃO TSR
E – Na sua opinião, um sistema de IA poderia melhorar a precisão ou a reprodutibilidade da avaliação TSR? Se sim, de que forma?
DM – Na nossa opinião, a IA tem o potencial de melhorar a precisão e a reprodutibilidade desta tarefa. Em primeiro lugar, os algoritmos de IA treinados em lâminas histopatológicas digitalizadas podem quantificar as áreas tumorais e estromais de forma mais objetiva (comparativamente à estimativa visual dos patologistas). Além disso, a IA pode padronizar o processo aplicando regras consistentes a todos os casos, reduzindo a variabilidade.

E – Como acha que a avaliação TSR baseada em IA poderia impactar o tempo gasto em cada caso? Poderia libertar tempo para outras tarefas críticas no vosso fluxo de trabalho?
DO – Os sistemas baseados em IA têm a grande vantagem de nos permitir automatizar medições de rotina (e monótonas), e, como tal, podem reduzir o tempo gasto na avaliação TSR e noutras tarefas. Este ganho de tempo pode permitir aos patologistas concentrarem-se em tarefas diagnósticas e interpretativas mais complexas.

E – Acredita que um sistema de IA poderia ajudar a reduzir a variabilidade entre observadores na avaliação TSR? Quão importante é isto para melhorar os resultados globais dos doentes?
DO – Reduzir a variabilidade entre observadores é importante, pois a inconsistência na avaliação reduz a fiabilidade da TSR como marcador prognóstico. Ao fornecer avaliações uniformes, um sistema de IA preciso e fiável pode aumentar a utilidade clínica da TSR, melhorando, em última análise, os resultados dos doentes.

A integração da IA na avaliação TSR oferece benefícios significativos, mas também levanta desafios importantes. Na próxima parte desta entrevista, abordaremos as preocupações e limitações da implementação da IA, a sua influência na tomada de decisões clínicas e o que o futuro poderá reservar para esta tecnologia revolucionária.
Fique atento à Parte 2!

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