Resposta rápida
A inteligência artificial consegue encontrar e graduar o câncer de próstata em lâminas digitais. Em grandes estudos, a concordância com patologistas especialistas foi próxima à que eles têm entre si.4,5 No meu doutorado na USP, a concordância com uropatologistas chegou a 89% em um estudo pequeno, com um dos métodos testados.1 A tecnologia ajuda o patologista, e o diagnóstico continua sendo dele.6
Por que a patologia
O diagnóstico do câncer de próstata depende da leitura da lâmina pelo patologista. O número de biópsias cresce, faltam uropatologistas no mundo e dois especialistas podem dar notas diferentes à mesma lâmina. Essa variação pode levar a tratar demais ou de menos.4
Como funciona
A lâmina é digitalizada e dividida em pequenas partes. Um patologista marca nas imagens o que é tecido benigno e o que é cada padrão de Gleason. Com esses exemplos, uma rede neural aprende a reconhecer os padrões e depois é testada em lâminas que nunca viu.1
O que eu pesquisei
No doutorado na Faculdade de Medicina da USP, com orientação da Profa. Dra. Katia Ramos Moreira Leite, comparei a inteligência artificial com a avaliação de uropatologista especialista em peças de prostatectomia radical.2
Em um dos trabalhos, usamos 12 lâminas para treinar o sistema e 3 novas para testá-lo, com dois métodos:1
| Método | Como funciona | Resultado |
|---|---|---|
| Classificação | Dá um único rótulo a cada imagem | 94,1% de acerto no treino e 44% de concordância com os uropatologistas nas lâminas novas |
| Varredura | Delimita cada área da lâmina e dá um rótulo a ela | 91,2% de acerto no treino e 89% de concordância com os uropatologistas nas lâminas novas |
O número de lâminas foi pequeno. O resultado mostra que a forma de treinar o sistema muda muito o que ele entrega, e que um bom número no treino não garante um bom número em lâminas novas.1
Em 2019, um trabalho dessa pesquisa, feito com Carmen Estivallet e Katia Leite, recebeu o 2º lugar no XXXVII Congresso Brasileiro de Urologia. Em 2024, participei com a Profa. Katia de uma revisão sobre o tema.3
O que os estudos maiores mostram
| Estudo | Como foi feito | Resultado |
|---|---|---|
| Suécia, 2020 | 6.682 lâminas no treino e 1.631 biópsias no teste | Área sob a curva de 0,997 para separar tecido benigno de câncer. Na nota de Gleason, concordância de 0,62, na faixa dos especialistas (0,60 a 0,73) |
| PANDA, 2022 | 10.616 biópsias digitalizadas e 1.290 desenvolvedores | Concordância de 0,862 e 0,868 com uropatologistas especialistas, nos Estados Unidos e na Europa |
| Paige Prostate, 2023 | 18 patologistas, 610 biópsias, com e sem ajuda do sistema | Melhora da sensibilidade e da especificidade com a ajuda. Levou à primeira autorização da FDA na área |
A concordância é medida de 0 a 1, e quanto mais perto de 1, maior.
Além do diagnóstico
A tecnologia também está sendo estudada para prever a evolução da doença. Em um estudo com dados de 5.727 pacientes, um modelo com imagens da lâmina e dados clínicos foi validado em 1.594 homens de um estudo randomizado. Nos 34% apontados pelo modelo, a terapia hormonal reduziu o risco de metástase. Nos demais, ela não trouxe benefício.7
Essa também é a linha do trabalho que apresentei no congresso da Associação Americana de Urologia em 2024, sobre um modelo para prever a recidiva a partir de dados clínicos e histológicos.
Os limites
O estudo PANDA mostrou bons resultados em lâminas de vários países e pediu avaliação em estudos prospectivos.5 Um sistema pode errar em lâminas diferentes daquelas do treino, o que também apareceu no nosso estudo.1 O diagnóstico continua sob responsabilidade do patologista.
Como eu conduzo
Na minha prática, a decisão parte do laudo do patologista, lido junto com o PSA, o toque e a ressonância. Quando o tratamento depende de um detalhe, posso pedir a revisão das lâminas por um uropatologista.
Quando procurar o urologista
- Se você recebeu um laudo de biópsia e quer entender a nota de Gleason
- Se o tratamento depende de um detalhe do laudo
- Se quer uma segunda leitura das lâminas
Perguntas frequentes
A inteligência artificial substitui o patologista?+
Não. Os sistemas estudados ajudam o patologista a ler a lâmina, e o estudo PANDA defende que eles ainda sejam testados em estudos prospectivos.5,6
A inteligência artificial acerta o Gleason?+
Em estudos com lâminas digitais, os melhores sistemas tiveram concordância próxima à de patologistas especialistas.4,5 O resultado depende de como o sistema foi treinado. No meu estudo, a concordância foi de 44% com um método e de 89% com outro.1
Existe sistema aprovado para uso?+
Sim. O Paige Prostate foi o primeiro sistema de inteligência artificial em patologia autorizado pela agência americana FDA.6
Meu laudo foi feito com inteligência artificial?+
Pergunte ao laboratório que fez o exame. O laudo traz a assinatura do patologista, que responde pelo diagnóstico.
A tecnologia ajuda a escolher o tratamento?+
Ela está sendo estudada para isso. Em um estudo com 5.727 pacientes, um modelo com imagens da lâmina e dados clínicos identificou quem poderia se beneficiar da terapia hormonal junto com a radioterapia.7
Referências
- Melo PAS, Estivallet CLN, Srougi M, et al. Detecting and grading prostate cancer in radical prostatectomy specimens through deep learning techniques. Clinics (Sao Paulo). 2021;76:e3198. PubMed
- Melo PAS. Concordância entre inteligência artificial e uropatologista expert na detecção e graduação histológica do câncer de próstata em espécimes de prostatectomia radical. Tese de doutorado. Faculdade de Medicina da USP; 2023. USP
- Leite KRM, Melo PAS. Artificial Intelligence in Uropathology. Diagnostics (Basel). 2024;14(20). PubMed
- Ström P, Kartasalo K, Olsson H, et al. Artificial intelligence for diagnosis and grading of prostate cancer in biopsies: a population-based, diagnostic study. Lancet Oncol. 2020;21(2):222-232. PubMed
- Bulten W, Kartasalo K, Chen PC, et al. Artificial intelligence for diagnosis and Gleason grading of prostate cancer: the PANDA challenge. Nat Med. 2022;28(1):154-163. PubMed
- Raciti P, Sue J, Retamero JA, et al. Clinical Validation of Artificial Intelligence-Augmented Pathology Diagnosis Demonstrates Significant Gains in Diagnostic Accuracy in Prostate Cancer Detection. Arch Pathol Lab Med. 2023;147(10):1178-1185. PubMed
- Spratt DE, Tang S, Sun Y, et al. Artificial Intelligence Predictive Model for Hormone Therapy Use in Prostate Cancer. NEJM Evid. 2023;2(8):EVIDoa2300023. PubMed
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