Câncer de tireoide agora diagnosticado com imagem fotoacústica / ultrassonográfica AI

Câncer de tireoide agora diagnosticado com imagens fotoacústicas / ultrassonográficas com aprendizado de máquina

Um inchaço na glândula tireoide é chamado de mancha da tireoide, assim como 5-10% de todas as manchas da tireoide são diagnosticadas como câncer de tireoide. O câncer de tireoide tem um diagnóstico excelente, um alto preço de sobrevivência, bem como um preço de reaparecimento reduzido, muito cedo o diagnóstico médico, bem como a terapia, são vitais. Recentemente, um grupo de estudo conjunto na Coréia recomendou uma abordagem não invasiva totalmente nova para identificar manchas de tireóide de câncer integrando fotoacústica (), bem como inovação de imagem de ultrassom com sistema especialista.

O grupo de estudo conjunto - formado pelo Professor Chulhong Kim, bem como Dr. Byullee Park do Departamento de Engenharia Elétrica da POSTECH, Departamento de Engenharia de Convergência de TI, bem como Departamento de Engenharia Mecânica, Professor Dong-Jun Lim, bem como Professor Jeonghoon Ha de Seoul St Mary's O Hospital da Universidade Católica da Coreia, assim como o professor Jeesu Kim da Universidade Nacional de Pusan ​​- realizaram um estudo de pesquisa para obter fotos de pessoas com manchas tanto mortais quanto benignas e também as examinou com sistema especialista. Em reconhecimento à sua importância, as buscas por esta pesquisa foram divulgadas em Pesquisa de câncer.

Atualmente, o diagnóstico médico de uma mancha na tireoide é feito utilizando uma biópsia por agulha fina (FNAB), utilizando uma imagem de ultrassom. Mas cerca de 20% dos FNABs não são confiáveis, o que resulta em biópsias repetidas e desnecessárias.

Para vencer esse problema, o grupo de estudo conjunto descobriu o uso de imagens para adquirir um sinal ultrassônico criado pela luz. Quando a luz (laser) é irradiada na mancha tireoidiana de um indivíduo, um sinal de ultrassom chamado sinal é criado a partir da glândula tireoide, bem como da mancha. Obtendo e refinando esse sinal, são coletadas fotos tanto da glândula quanto da mancha. Neste momento, se os sinais multiespectrais forem obtidos, os detalhes da saturação de oxigênio da glândula tireoide, bem como a mancha da tireoide, podem ser determinados.

Os cientistas se concentraram na realidade de que a saturação de oxigênio das manchas mortais é menor do que a das manchas típicas, bem como obtiveram fotos de pessoas com manchas mortais na tireoide (23 pessoas), bem como aquelas com manchas benignas (29 pessoas). Executando imagens multiespectrais in vivo nas manchas da tireoide do indivíduo, os cientistas determinaram várias especificações, consistindo no grau de saturação de oxigênio da hemoglobina no local do nódulo. Isso foi examinado utilizando estratégias de inteligência artificial para efetivamente, bem como categorizar imediatamente se a mancha da tireóide era mortal ou benigna. Na primeira categoria, o nível de sensibilidade para categorizar o ódio como mortal foi de 78%, bem como a singularidade para categorizar o benigno como benigno foi de 93%.

Os resultados da avaliação obtidos pelas estratégias de inteligência artificial na 2ª avaliação foram incorporados aos resultados da primeira avaliação com base nas fotos ultrassonográficas normalmente utilizadas em unidades de saúde. Novamente, foi verificado que as manchas tireoidianas mortais podem ser identificadas com um nível de sensibilidade de 83%, bem como uma singularidade de 93%.

Indo ainda mais longe, quando os cientistas mantiveram o nível de sensibilidade em 100% na 3ª avaliação, a exclusividade chegou a 55%. Isso teve a ver com 3 vezes mais do que a exclusividade de 17.3% (nível de sensibilidade de 98%) da primeira avaliação de manchas da tireoide utilizando o ultrassom padrão.

Como resultado, a probabilidade de identificar adequadamente manchas benignas e não malignas aumentou mais de 3 vezes, o que revela que o sobrediagnóstico, bem como biópsias desnecessárias, bem como exames duplicados, podem ser substancialmente reduzidos, bem como, consequentemente, minimizar muitos preços clínicos.

“Este estudo é significativo por ser o primeiro a adquirir imagens fotoacústicas de nódulos da tireoide e classificar nódulos malignos usando o aprendizado de máquina”, disse o professor Chulhong Kim da POSTECH. “Além de minimizar biópsias desnecessárias em pacientes com câncer de tireoide, esta técnica também pode ser aplicada a uma variedade de outros tipos de câncer, incluindo câncer de mama.”

“O dispositivo ultrassônico baseado em imagens fotoacústicas será útil no diagnóstico eficaz do câncer de tireoide comumente encontrado durante exames de saúde e na redução do número de biópsias”, descreveu o professor Dong-Jun Lim do Hospital Seoul St Mary. “Pode ser desenvolvido em um dispositivo médico que pode ser usado prontamente em pacientes com nódulo da tireoide.”.