O echipă de cercetători americani a dezvoltat un algoritm computerizat bazat pe inteligență artificială, care poate identifica cu acuratețe leziunile precanceroase de col uterin din imagini obținute în timpul unor colposcopii.
În cadrul unui studiu, algoritmul computerizat a avut o acuratețe mai mare în depistarea leziunilor precanceroase comparativ cu examinarea imaginilor făcută de un expert și chiar comparativ cu rezultatele obținute în urma examenul citologic Babeș-Papanicolau. Rezultatele studiului au fost publicate la 10 ianuarie în Journal of the National Cancer Institute.
Spălare cu acid acetic
Această metodă diagnostică inovativă are avantajul de a fi ușor de implementat și este utilă în special în țările cu resurse limitate, atât din punct de vedere financiar, cât și tehnologic. Cancerul de col uterin este o importantă problemă de sănătate publică în special în țările cu resurse limitate, în care programele de prevenție si depistare sunt limitate.
În multe zone ale lumii cu resurse limitate, pentru a depista leziunile precanceroase și canceroase, se realizează spălarea cu acid acetic 4% a colului uterin în timpul colposcopiei, urmată de o inspecție vizuală pentru a depista eventualele leziuni. Această metodă are rezultate variabile, care depind de o serie de factori, inclusiv de abilitatea si experiența persoanei care efectuează colposcopia în identificarea leziunilor.
Această metodă de screening, ieftină și ușor de efectuat in timpul colposcopiei de rutină, poate fi îmbunătățită prin analizarea computerizată a imaginilor obținute. Aceasta este ideea de la care au pornit cercetătorii de la NIH.
Acuratețe de 91%
Pentru a dezvolta algoritmul, cercetătorii au folosit peste 60.000 de imagini ale colului uterin, care arătau leziuni cervicale în diferite faze de evoluție. Imaginile au fost colectate în cadrul unui studiu prospectiv de mari dimensiuni realizat în Costa Rica pe o perioadă de 18 ani. Datorită naturii acestui studiu, cercetătorii au avut acces la imagini în diacronie, indicând ce tipuri de leziuni precanceroase s-au malignizat în timp. Aceste informații au stat la baza algoritmului, care, prin tehnologie de tip „deep learning”, a învățat ce leziuni ale colului uterin au posibilitate de evoluție negativă și, prin urmare, necesită tratament și investigații suplimentare.
Ulterior, în cadrul unui test, algoritmul computerizat a dovedit o acuratețe de 91% în depistarea leziunilor precanceroase. Prin comparație, examenul citologic convențional are o acuratețe de 71%, în timp ce inspecția vizuală făcută de un expert are o acuratețe de 69%.
Cercetătorii plănuiesc să perfecționeze algoritmul, extinzându-i baza de date cu imagini ale leziunilor precanceroase de col uterin ale femeilor din comunități din întreaga lume, precum și cu imagini cu țesut cervical sănătos. Asta deoarece există variații subtile în aspectul sănătos și malign al colului uterin al femeilor din diferite regiuni geografice ale lumii. Acest pas este necesar pentru ca, în viitor, algoritmul să poată fi implementat pe scară largă în practica clinică.
