Reino Unido autoriza patologia digital para rastreamento de câncer

Uma nova tecnologia de patologia digital capaz de acelerar a análise de amostras de rastreamento de câncer foi aprovada pelo governo do Reino Unido com base em ​pesquisas realizadas pelos Hospitais Universitários de Coventry e Warwickshire (UHCW) e pela Universidade de Warwick. Isso significará resultados mais rápidos, especialmente para cânceres de intestino, mama, pulmão e colo do útero.

Mas o que é patologia digital? É o uso de scanners automatizados de lâminas para digitalizar o processo histopatológico que examina células e tecidos ao microscópio e um passo fundamental para detecção precoce de doenças. Em vez das tradicionais lâminas de vidro, as amostras são digitalizadas para criar imagens de alta resolução para serem armazenadas, analisadas e compartilhadas e permitirem que patologistas e outros profissionais de saúde acessem informações e colaborem remotamente.

É óbvio que os avanços tecnológicos têm contribuído muito para o campo da patologia, mas o conceito de patologia digital surgiu há décadas, podemos dizer que há mais de um século, quando imagens produzidas por microscópios eram transferidas para placas fotográficas para serem armazenadas. Mais recentemente, no final da década de 1960, cientistas começaram a realizar práticas de patologia à distância, com acesso a imagens produzidas em laboratórios de outras localidades. No entanto, nos últimos 20 anos, a telepatologia começou a ser amplamente adotada, com scanners de imagens de lâminas inteiras tornando-se comercialmente disponíveis – antes, só era possível produzir imagens de algumas regiões de interesse. Esse momento pode ser considerado o ponto de inflexão para a patologia digital, dizem os especialistas.

Além de facilitar o compartilhamento de amostras, processos digitais de patologia também contribuem para reduzir os riscos de perda ou dano das amostras e diminuem a necessidade da presença de patologistas em hospitais, já que as lâminas podem ser analisadas remotamente. Mais ainda, pesquisadores preveem que a digitalização das lâminas permitirá, em pouco tempo, o uso de algoritmos para ajudar nas análises, inclusive com uso da Inteligência Artificial para identificar achados patológicos.

Embora sua aplicação generalizada seja atualmente limitada por questões técnicas, custos com infraestruturas, normas regulatórias e aversão à tecnologia entre profissionais de saúde, a patologia digital poderá ser empregada no futuro principalmente para teleconsultas. Além disso, desempenhará um papel crucial na modernização das práticas patológicas, permitindo diagnósticos mais rápidos, facilitando as pesquisas e contribuindo para a evolução mundial da digitalização e conexão dos sistemas de saúde.

No Reino Unido, o Royal College of Pathologists, associação  com cerca de 11,5 mil membros que trata dos assuntos relacionados à ciência e à prática da patologia, possui um comitê que trabalha no desenvolvimento da patologia digital, criando padrões, aprimorando práticas e angariando recursos para promoção desse ramo da medicina. O grupo estima que a infraestrutura de TI necessária para promover a patologia digital em um grande hospital no Reino Unido custe entre £2 milhões a £ 4 milhões, além, é claro, da demanda de pessoal e treinamento dos patologistas.

Nos Estados Unidos, a Digital Pathology Association (DPA), fundada em 2009, também têm trabalhando para assegurar padrões e interoperabilidade para desenvolvedores e usuários das tecnologias de pataologia digital.

No Brasil, a patologia digital e o uso de ferramentas de Inteligência Artificial estarão entre os temas debatidos no 34º Congresso Brasileiro de Patologia e 27º Congresso Brasileiro de Citopatologia, maior evento da área na América do Sul que acontecerá em Belém, no Pará, entre 29 de maio e 1º de junho de 2024.

O mercado da patologia digital deve superar o valor de US$ 3,8 bilhões até 2034, com um taxa composta de crescimento anual de 13,6% até o final do período.

Uso da Inteligência Artificial na patologia digital

A integração de tecnologias de Inteligência Artificial (IA) nas práticas da patologia digital ajuda a acelerar processos anteriormente manuais e reduzir gargalos no trabalho de diagnóstico. A digitalização das imagens e outros dados também contribui para o compartilhamento de informações, levantamento de segundas opiniões e comparações.

Pensando em explorar a otimização de modelos de Inteligência Artificial e recursos de inferência de alta precisão para ajudar patologistas a detectar e classificar estruturas biológicas em imagens de lâminas inteiras, a Wistron, provedora de soluções tecnológicas nas áreas de comunicação, componentes e software, em parceria com a Intel, realizou uma prova de conceito que ganhou o nome de HepatoAI POC.

A intenção é ajudar organizações que buscam adotar a patologia digital, mas precisam acomodar esse desejo aos orçamentos e infraestruturas de TI atuais. Segundo a Wistron, o kit de ferramentas Intel OpenVINO é um ótimo parceiro nessa empreitada, ao ajudar patologistas a otimizar modelos pré-treinados para inferência em hardware de uso geral com processadores da Intel, iGPUs e aceleradores dedicados. A solução também pode ser usada para inferência em vários dispositivos usando APIs do setor.

O projeto usou o OpenVINO Model Server (OVMS), microsserviço escalonável de alto desempenho, para criar e implantar pipelines de vários modelos e gerenciar fluxos de trabalho, bem como implementar modelos de IA em escala em um ambiente de produção, com integração fácil aos ambientes hospitalares participantes do projeto.

 A solução também pode ser usada para telepatologia, ou seja, patologia digital à distância, por exemplo, para colher uma segunda opinião, realizar treinamento ou melhorar a precisão dos modelos de IA. Nesse contexto, o Intel Smart Edge pode gerenciar vários modelos de IA treinados em diferentes hospitais dentro de um sistema. Também transfere apenas dados dos modelos de IA, em vez de conjuntos de dados com imagens de lâminas inteiras e de tomografias computadorizadas. Além disso, ajuda a manter os modelos atualizados em qualquer número de hospitais de uma organização, eliminando processos manuais.