O diagnóstico precoce de várias doenças tem sido um dos focos de vários projectos tecnológicos baseados em universidades portuguesas. A tendência continua com a mais recente iniciativa do INESC TEC, em parceria com a clínica IMP Diagnostics.
Em causa está um projecto que «explora a importância de utilizar algoritmos para analisar o contexto do núcleo das células» para tornar os diagnósticos «mais eficazes» – os avanços das duas parceiras são detalhados no artigo ‘A Survey on Cell Nuclei Instance Segmentation and Classification: Leveraging Context and Attention‘, publicado na revista Medical Image Analysis.
Aqui, INESC TEC e IMP Diagnostics lembram que o núcleo das células tem «informações cruciais que ajudam no diagnóstico de doenças, na previsão da sua progressão e no planeamento de tratamentos adequados e eficazes, especialmente em contextos como o cancro», dizem João Nunes (investigador da universidade) e Diana Montezuma Felizardo (médica anatomopatologista e investigadora da clínica).
«A análise destes núcleos já é feita, quer visualmente, por patologistas, quer de forma automatizada, recorrendo a algoritmos de processamento de imagem», mas esta investigação «introduz uma abordagem mais profunda», até porque é feita num contexto em que a IA traz vantagens na «área da aprendizagem automática».
No artigo é possível perceber de que forma os dois investigadores querem treinar os algoritmos, «adicionando mecanismos de “atenção” e “contexto”» para que estes pedaços de código «prestem atenção ao que está ao redor e às características importantes das células».
Ao fazer isto, a «precisão da segmentação e da classificação melhora» – como acontece noutros casos em que a tecnologia ajuda à detecção precoce de doenças, isto «ajuda os médicos a tomarem decisões mais rápidas e confiáveis, optimizando o tempo e os recursos no tratamento de doenças graves como o cancro», concluem João Nunes e Diana Montezuma Felizardo.
