Ambiente web para aprendizado e treinamento de graduandos, residentes ou médicos na interpretação de imagens de mama

• Processo: 17/14016-7
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2019
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2021
• Área do conhecimento: Interdisciplinar
• Pesquisador responsável: Silvia Cristina Martini Rodrigues
• Beneficiário: Silvia Cristina Martini Rodrigues
• Instituição Sede: Pró-Reitoria Acadêmica. Universidade de Mogi das Cruzes (UMC). Campus da Sede Mogi das Cruzes. Mogi das Cruzes , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Marcia Aparecida Silva Bissaco
• Assunto(s): Telemedicina Educação on-line Educação a distância
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: e-learning | Ensino de Radiologia | ferramenta Web | Imagens Mamográficas | Telemedicina | Educação a Distância

Resumo

O câncer de mama é o tipo de câncer mais comum entre as mulheres no mundo e no Brasil, depois do de pele não melanoma, respondendo por cerca de 25% dos casos novos a cada ano, mas porque isso ainda acontece se há plano de rastreamento dessa doença em todo território nacional? Uma das hipóteses é o erro na interpretação de uma imagem mamográfica, pois sabe-se que de cada 9 mulheres submetidas a biopsia somente uma terá como diagnóstico um verdadeiro positivo. Quando detectada a tempo essa doença tem chance de cura de aproximadamente 100%, mas para essa detecção ser mais precisa além de equipamentos mais avançados e com periódico controle de qualidade tanto do equipamento quando do procedimento é também necessário o investimento na análise das imagens mamográficas. Com base nos valores de falsos negativos/falsos positivos e no avanço de novas tecnologias é a proposta desse projeto. Nesse projeto será desenvolvido um aplicativo para ser anexado ao ambiente Web em desenvolvimento pelo grupo LAPSIM (Laboratório de Processamento de Imagens Médicas), chamado por BreastShare, mas com enfoque em e-learning para alunos da área da saúde, principalmente para os cursos de medicina, discentes residentes ou mesmo para especialistas que estão fazendo um curso de aperfeiçoamento nos moldes fellow. Esse aplicativo contemplará conteúdos de aprendizado, testes e atividades sendo a mais importante a comparação da marcação de estruturas na imagem mamográfica do aluno com a do professor em tempo real. O sistema será composto por um banco de imagens de mama com tipos de densidades mamárias classificadas e demarcadas pelo especialista (médico/tutor) ou banco de dados on-line. O planejamento será baseado na ISO/IEC 12207 ou 15504. Através do navegador (desktop ou notebook), o usuário visualizará as imagens de mama e nelas realizará as tarefas solicitadas pelo professor/tutor (mouse ou touch screem), como por exemplo, marcações nas imagens, sendo que nesta primeira etapa do projeto será a marcação da região de densidade mamária. Após a marcação, esta será comparada ao padrão ouro já existente na base de imagens e, em seguida o sistema informará se houve o acerto da demarcação da área ou não, essa ferramenta poderá ser usada como um tipo de avaliação de ensino. Essa marcação on-line é o ineditismo desse projeto diminuindo o tempo que o professor/médico/tutor gastaria na correção da avaliação. A validação será feita com a aplicabilidade do ambiente no curso de medicina com avaliações qualitativas e quantitativas por especialistas da área e discentes. O projeto também vem ao encontro de reais necessidades do docente da área de radiologia em fornecer maior treinamento aos seus discentes. Com isso, acredita-se que um médico mais bem treinado terá uma diminuição nos diagnósticos falsos positivos e falsos negativos. Isso terá um impacto diretamente em gastos governamentais, pois o câncer de mama é a primeira causa de aposentadoria dentre as neoplasias no Brasil (7% do total de gastos previdenciários). O que se tem observado é um grande aumento do acesso ao diagnóstico devido à grande ampliação ao acesso a mamografia, porém pouco se tem feito em busca de um diagnóstico assertivo e isso se dá na melhor capacitação do responsável na interpretação dessas imagens. (AU)

Publicações científicas

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(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

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