Algoritm computerizat pentru depistarea leziunilor de col uterin care pot duce la aparitia cancerului

Un grup de cercetatori americani a dezvoltat un algoritm computerizat bazat pe inteligenta artificiala care poate depista cu acuratete leziunile precanceroase de col uterin. Aceste leziuni sunt dificil de depistat cu ochiul liber in timpul unei consultatii de rutina isi chiar in cazul unui examen Babes-Papanicolau. in cadrul unui test, algoritmul computerizat a reusit sa depisteze leziunile precanceroase cu o acuratete mai mare comparativ cu inspectia vizuala facuta de un expert. Rezultatele testului si ale studiului au fost publicate in  Journal of the National Cancer Institute la 10 ianuarie.

Jumatate de milion de cazuri noi pe an

Cancerul de col uterin (cancerul cervical) este unul din cancerele cel mai des diagnosticate la populatia feminina. Cancerul de col uterin apare in urma unei infectii persistente cu HPV (virusul papilloma uman). Aproximativ 500.000 de cazuri de cancer de col uterin sunt diagnosticate anual in intreaga lume. Incidenta cancerului de col uterin este crescuta in special in tarile in curs de dezvoltare, in care programele de prevenire, screening si diagnostic precoce sunt limitate ca extindere si finantare.

Cancerul de col uterin poate fi prevenit prin vaccinare cu vaccin HPV si prin identificarea precoce si tratamentul leziunilor precanceroase. Examenul citologic Babes-Papanicolau este testul standard pentru depistarea leziunilor precanceroase. Problema este ca, in multe zone ale lumii cu resurse tehnologice si financiare limitate, examenul citologic este greu de facut la scara larga ca metoda de screening.

Examen ginecologic de rutina, ajutat de inteligenta artificiala

Colposcopia este o parte din examenul ginecologic practicat la scara larga in toate zonele lumii. in timpul colposcopiei, pentru a depista leziunile precanceroase si canceroase, personalul medical poate recurge la spalare a colului cu acid acetic 4%, urmata de inspectie vizuala. Acidul acetic evidentiaza potentialele leziuni. Aceasta metoda are insa rezultate variabile, care depind de o serie de factori, inclusiv de abilitatea si experienta in identificarea leziunilor a persoanei care efectueaza colposcopia.

Aceasta metoda de screening, ieftina si usor de efectuat in timpul colposcopiei de rutina, poate fi imbunatatita prin analizarea computerizata a imaginilor obtinute.

Programe care invata

Pentru a dezvolta algoritmul si a-l „invata” sa identifice leziunile de col uterin care se pot maligniza in timp de cele care nu prezinta pericol de malignizare, cercetatorii au folosit 60.000 de imagini ale colului uterin obtinute in cadrul colposcopiilor la un numar mare de femei, pe o perioada de 18 ani. Aceste imagini al fost colectate in cadrul unui studiu de mari dimensiuni realizat in Costa Rica. Datorita perioadei mari de timp in care au fost colectate imaginile, algoritmul bazat pe inteligenta artificiala a putut „invata” ce tipuri de leziuni prezinta pericol de malignizare. Ulterior, in cadrul unui test, algoritmul a reusit identificarea cu acuratete a 91% din leziunile precanceroase, dovedind o precizie mai mare in identificarea acestora decat un expert uman.

Pentru a putea fi utilizat la scara larga in practica clinica, cercetatorii planuiesc sa perfectioneze algoritmul. Ei vor sa extinda baza de date a acestuia cu imagini ale leziunilor de col uterin obtinute in timpul colposcopiilor de la femei din comunitati din intreaga lume, dar si cu imagini ale tesutului cervical sanatos. Acest pas este necesar pentru ca, in viitor, algoritmul sa poata fi implementat pe scara larga in practica clinica si sadevina de un real ajutor in screeningul cancerului de col uterin.