Improvement of the Artificial Intelligence Solution to Support the Diagnosis of Mammography Exams with the Addition of the Breast Cancer Risk Rating, and an implementation of the methodology used for the Breast Tomosynthesis modality.

• Grant number: 22/10602-7
• Support Opportunities: Scholarships in Brazil - Technical Training Program - Technical Training
• Start date: October 01, 2022
• End date: May 31, 2024
• Field of knowledge: Engineering - Biomedical Engineering - Medical Engineering
• Principal Investigator: Catarina Cardoso Reis
• Grantee: André Luiz Costa de Arruda
• CNAE: Atividades de serviços de complementação diagnóstica e terapêutica
• Associated research grant: 22/02264-4 - Improvement of the Artificial Intelligence Solution to Support the Diagnosis of Mammography Exams with the Addition of the Breast Cancer Risk Rating, and an implementation of the methodology used for the Breast Tomosynthesis modality., AP.PIPE

Abstract

No Brasil são diagnosticados anualmente cerca de 65 mil novos casos de câncer de mama e 20% destas pacientes vão ao óbito em menos de 12 meses após sua descoberta devido o diagnóstico tardio. Esta é uma problemática mundial uma vez que em 2018 foram estimados 2,1 milhões de novos casos da doença e 627 mil mortes em todo o mundo. A mamografia, associada ao crescente uso da tomossíntese mamária, são as modalidades de exames de imagens médicas mais importantes para o diagnóstico da doença, fornecendo informações das estruturas internas para a detecção, caracterização e monitoramento do câncer de mama. Contudo, pesquisas mostram que incoerências no diagnóstico destes exames ainda são muito altas. Isso ocorre devido à exaustiva jornada de trabalho dos médicos radiologistas e da heterogeneidade da qualidade dos equipamentos destes exames. Essas incoerências afetam o bem-estar do paciente, aumentam a taxa de mortalidade, ampliam os custos adicionais do diagnóstico e tratamento dos prestadores de serviço. Para contornar esta situação, soluções computacionais baseadas em inteligência artificial, visão computacional e processamento de imagens vêm sendo desenvolvidas e aplicadas para evidenciar informações obscuras em imagens médicas. Por trazerem informações adicionais, precisas e objetivas, elas estão cada vez mais presentes na rotina do médico radiologista, potencializando o sucesso no diagnóstico e consequente tratamento. Já em comercialização, a Delfos Mamografia, solução desenvolvida pela Harpia, disponibiliza uma ferramenta de apoio aos médicos radiologistas de hospitais, clínicas, operadoras de saúde e empresas de telerradiologia. Especificamente a plataforma extrai e entrega os principais elementos clínicos de imagens de mamografia, fornecendo conjuntos de informações para a decisão do radiologista diretamente no sistema de emissão do laudo. Contudo, ainda não estão disponíveis na ferramenta a extração de elementos clínicos em imagens de tomossíntese; assim, como, detecção de distorção arquitetural, e a graduação de risco dos elementos evidenciados. Desta forma, o objetivo geral deste projeto é aprimorar a solução com a graduação de malignidade de achados suspeitos e classificação dos estudos conforme o padrão BI-RADS, e implementar e ajustar as metodologias adotadas para exames de tomossíntese mamária. Para tanto, combinações de métodos computacionais do estado da arte de inteligência artificial e processamento de imagens serão pesquisados, desenvolvidos e aperfeiçoados pela equipe de desenvolvimento e infraestrutura da Harpia. Como resultado deste projeto, ampliaremos o potencial de valor agregado da ferramenta, promovendo praticidade, rapidez e precisão na jornada de diagnóstico, trazendo qualidade de vida aos médicos e pacientes, e consequentemente trazendo economia aos prestadores de serviço.