Un grup de cercetători americani a dezvoltat un algoritm computerizat bazat pe inteligență artificială care poate depista cu acuratețe leziunile precanceroase de col uterin. Aceste leziuni sunt dificil de depistat cu ochiul liber în timpul unei consultații de rutină își chiar în cazul unui examen Babeș-Papanicolau. În cadrul unui test, algoritmul computerizat a reușit să depisteze leziunile precanceroase cu o acuratețe mai mare comparativ cu inspecția vizuală făcută de un expert. Rezultatele testului și ale studiului au fost publicate în  Journal of the National Cancer Institute la 10 ianuarie.

 

Jumătate de milion de cazuri noi pe an

 

Cancerul de col uterin (cancerul cervical) este unul din cancerele cel mai des diagnosticate la populația feminină. Cancerul de col uterin apare în urma unei infecții persistente cu HPV (virusul papilloma uman). Aproximativ 500.000 de cazuri de cancer de col uterin sunt diagnosticate anual în întreaga lume. Incidența cancerului de col uterin este crescută în special în țările în curs de dezvoltare, în care programele de prevenire, screening și diagnostic precoce sunt limitate ca extindere și finanțare.

Cancerul de col uterin poate fi prevenit prin vaccinare cu vaccin HPV și prin identificarea precoce și tratamentul leziunilor precanceroase. Examenul citologic Babeș-Papanicolau este testul standard pentru depistarea leziunilor precanceroase. Problema este că, în multe zone ale lumii cu resurse tehnologice și financiare limitate, examenul citologic este greu de făcut la scara largă ca metodă de screening.

 

Examen ginecologic de rutină, ajutat de inteligența artificială

 

Colposcopia este o parte din examenul ginecologic practicat la scară largă în toate zonele lumii. În timpul colposcopiei, pentru a depista leziunile precanceroase și canceroase, personalul medical poate recurge la spălare a colului cu acid acetic 4%, urmată de inspecție vizuală. Acidul acetic evidențiază potențialele leziuni. Această metodă are însă rezultate variabile, care depind de o serie de factori, inclusiv de abilitatea și experiența în identificarea leziunilor a persoanei care efectuează colposcopia.

Această metodă de screening, ieftină și ușor de efectuat in timpul colposcopiei de rutină, poate fi îmbunătățită prin analizarea computerizată a imaginilor obținute.

 

Programe care învață

 

Pentru a dezvolta algoritmul și a-l „învăța” să identifice leziunile de col uterin care se pot maligniza în timp de cele care nu prezintă pericol de malignizare, cercetătorii au folosit 60.000 de imagini ale colului uterin obținute în cadrul colposcopiilor la un număr mare de femei, pe o perioadă de 18 ani. Aceste imagini al fost colectate în cadrul unui studiu de mari dimensiuni realizat în Costa Rica. Datorită perioadei mari de timp în care au fost colectate imaginile, algoritmul bazat pe inteligență artificială a putut „învăța” ce tipuri de leziuni prezintă pericol de malignizare. Ulterior, în cadrul unui test, algoritmul a reușit identificarea cu acuratețe a 91% din leziunile precanceroase, dovedind o precizie mai mare în identificarea acestora decât un expert uman.

Pentru a putea fi utilizat la scara larga în practica clinică, cercetătorii plănuiesc să perfecționeze algoritmul. Ei vor să extindă baza de date a acestuia cu imagini ale leziunilor de col uterin obținute în timpul colposcopiilor de la femei din comunități din întreaga lume, dar și cu imagini ale țesutului cervical sănătos. Acest pas este necesar pentru ca, în viitor, algoritmul să poată fi implementat pe scară largă în practica clinică și sădevină de un real ajutor în screeningul cancerului de col uterin.

Ultimul update: 13 ianuarie 2019

Autor:

Monica Georgescu

Monica Georgescu este jurnalist medical/de știință.