Saltar para o conteúdo principal da página

CADPath.ai: Revolução no diagnóstico anátomo-patológico

2 de Abril 2024 | Notícias

Conversámos com as responsáveis deste projeto liderado pelo IMP Diagnostics, que através da Inteligência Artificial criou uma ferramenta de diagnóstico automático de patologias oncológicas.

O projeto CADPath.ai, cofinanciado pelo COMPETE 2020, criou uma ferramenta de diagnóstico automático de patologias oncológicas baseada em Inteligência Artificial. A patologia digital promete revolucionar o diagnóstico, diminuindo o tempo necessário e possibilitando uma análise em rede. O CADPath.ai pretende dar um salto na forma como o diagnóstico é realizado, tornando-o totalmente digital e automatizado, com o objetivo de identificar anomalias e fornecer o diagnóstico associado. O projeto, consórcio, conta com parcerias tecnológicas importantes com o INESC TEC e a Leica Biosystems.

Nesta edição da newsletter semanal do COMPETE 2030, dedicada ao setor da saúde, entrevistámos as responsáveis do IMP Diagnostics para compreender os desafios e o estado de arte do projeto CADPath.ai.

Entrevista a Ana Monteiro – Operations Director | Head of Innovation e pela Diana Felizardo – Head of R&D | CADPath.AI

  1. Como nasceu o projeto CADPath.ai? Quais foram as principais motivações?

A aposta na Inovação sempre foi um dos pilares do IMP Diagnostics. Desde a nossa génese que implementamos tecnologia de ponta para processamento de amostras e para o seu diagnóstico. Portanto mantemo-nos sempre atualizados em relação às principais tendências quer de mercado quer de tecnologia e ciência. Assim e em 2017, com a participação em diferentes eventos internacionais na área da Anatomia Patológica, constatamos que estava a existir um direcionamento de diferentes empresas do setor tecnológico, inclusive a Google, no desenvolvimento de algoritmos de inteligência artificial para suporte ao diagnóstico anatomopatológico. Isto era possível pelo aparecimento no mercado de digitalizadores que permitiam, com cada vez mais qualidade e rapidez, a transformação de uma preparação histológica, numa imagem digital. E foi aqui que começou a surgir a ideia de apostar no desenvolvimento de ferramentas de inteligência artificial suportadas por uma extensa base de dados e pelo expertise da nossa equipa de anatomopatologistas, com diferenciação reconhecida no mercado.  Em simultâneo tínhamos o objetivo de digitalizar todo o processo de diagnóstico, transitando do microscópio ótico para o monitor do computador. E surgiu o CADPath.ai, o projeto que teve como grande objetivo o desenvolvimento de ferramentas de IA que suportassem o diagnóstico de patologia colorretal e do colo do útero.

  1. O que considera ser o elemento diferenciador do projeto?

O desenvolvimento destas ferramentas de IA de suporte ao diagnóstico anatomopatológico, tinha até à data, sido uma aposta maioritariamente de empresas tecnológicas a quem faltava o know-how da realidade de um laboratório de Anatomia Patológica, do seu workflow, bem como dos requisitos necessários para a sua realização, com garantia de qualidade e respondendo a todas as necessidades e requisitos dos nossos médicos. Então pensamos, porquê estar a investir em soluções dispendiosas e que não iam exatamente ao encontro das nossas necessidades, quando podíamos tentar desenvolver as nossas próprias soluções, feitas à medida e com o envolvimento dos nossos anatomopatologistas? E foi isso que fizemos. Como não tínhamos ainda o know-how necessário, estabelecemos parcerias importantes, com o INESCTEC e com alguns fornecedores alavancando assim a concretização do projeto. Ainda assim, e dado o investimento que requeria a sua concretização, só foi possível com o financiamento obtido através do PT2020. Fomos assim o primeiro laboratório privado em Portugal a fazer esta aposta e um dos primeiros laboratórios privados internacionais.

  1. Quais foram os principais desafios com que se depararam no desenvolvimento do projeto?

Foram inúmeros os desafios que encontrámos ao longo do desenvolvimento do projeto. É um risco conhecido de investirmos numa área do conhecimento ainda em fase tão inicial. Um desafio que destacamos foi a integração da tecnologia e do conhecimento médico, garantir que as ferramentas de IA desenvolvidas atendessem às necessidades reais dos anatomopatologistas e se alinhassem com os padrões de qualidade e precisão exigidos para diagnósticos precisos é uma tarefa complexa. Adicionalmente o volume de casos utilizado no desenvolvimento deste projeto foi muito significativo, o que exigiu uma infraestrutura robusta para armazenamento, processamento e análise de dados. Anotar e validar um grande número de imagens histológicas com informações clínicas relevantes foi também uma tarefa complexa. Finalmente, a implementação da Patologia Digital em todo o laboratório, com digitalização de 100% da rotina de histologia, foi também um processo desafiante.

  1. De entre os resultados alcançados, há algum que gostaria de destacar?

Com o projeto CADPAth foi possível desenvolvermos um protótipo para diagnóstico de cancro colorretal com resultados muito entusiasmantes: 93,4% de acuidade e 99,6% de sensibilidade, com uma das maiores bases de dados de imagens (mais de 10.000). O protótipo para além de identificar a lesão mais provável de entre 3 categorias, amostra não neoplásica, lesão de baixo risco e lesão de alto risco, apresenta ainda um mapa que identifica na imagem concretamente as áreas que motivam o diagnóstico apresentado.

Para além destes resultados específicos extremamente positivos, consideramos que contribuímos para o avanço científico e aumento do conhecimento sobre a aplicação da inteligência artificial para melhorar os cuidados de saúde dos nossos pacientes e também para um alinhamento entre o desenvolvimento científico e as necessidades empresariais.

Assista ao vídeo de Apresentação do CADPath.AI 

Apoio do COMPETE 2020 

O projeto CADPath é cofinanciado pelo COMPETE 2020 no âmbito do Sistema de Incentivos à I&DT, envolvendo um investimento elegível de 986 mil euros, a que corresponde um incentivo FEDER de 712 mil euros.  

Links úteis

Website IMP Diagnostics

Website INESC TEC

Website Leica Biosystems

Última atualização a 2 de Abril 2024

Artigos relacionados

A carregar...