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Inteligência artificial aplicada ao diagnóstico e análise de dados em Medicina

Prof. Dr. Rafael Plana Simões

Congresso Médico Acadêmico

de Botucatu (CMAB) - 2021

Inteligência artificial aplicada ao diagnóstico e análise de dados em Medicina

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Inteligência Artificial... Da ficção para o nosso cotidiano!

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Questões éticas

Qual é o limite de autonomia para tomada de decisão por IA?

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Na China já existem sistemas autônomos para atendimento de pacientes

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Mas afinal, o que é IA?

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Tipos de IA na medicina

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Parte 1��IA aplicada na análise de dados e inferência de modelos preditivos

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Análise tradicional de dados

  • Vamos supor que estamos estudando biomarcadores que possam estar associados a alguma doença.

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Podemos transformar esses dados em um modelo preditivo para a doença

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O que define se um conjunto de dados pode ser utilizado para inferência de modelos preditivos?

  • Devemos responder a seguinte pergunta:
    • O número amostral é suficientemente grande para representar o universo que estamos analisando?
  • Contudo, mesmo que os dados não representem o universo avaliado, a IA pode ser utilizada para análise dos dados.

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  • Classes: respostas que estamos buscando; o resultado do aprendizado;
  • Instâncias: exemplos usados para o aprendizado;
      • Unlabeled (desconhecidas);
      • Labeled (conhecidas), a classe das instâncias;
  • Atributos: medidas realizadas dos diferentes aspectos para cada exemplo:
      • Numéricos: contínuos ou discretos;
      • Nominais: categóricos ou binários

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LDA/CLUSTERIZAÇÃO: UM PROBLEMA DE CÂNCER MALIGNO

Bio.

Age

Tumor size

Class

1

55

8

Malignant

2

25

5

Benign

3

60

7

Malignant

4

70

10

Malignant

5

35

3

Benign

6

40

5

Benign

7

52

9

Malignant

8

35

6.5

Malignant

9

68

12

Benign

10

25

7

Benign

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Tumor size

Age

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

Malignant

Benign

Bio.

Age

Tumor size

Class

1

55

8

Malignant

2

25

5

Benign

3

60

7

Malignant

4

70

10

Malignant

5

35

3

Benign

6

40

5

Benign

7

52

9

Malignant

8

35

6.5

Malignant

9

68

12

Benign

10

25

7

Benign

LDA: Equação Linear combinando

Tumor size X Age

Score = Valor1*Age + Valor2*Tumor_Size + Valor3

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Tumor size

Age

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

Clusterização

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O ENTENDIMENTO DE PROFISSIONAIS DA UNIVERSIDADE SOBRE PATENTES E SUAS IMPLICAÇÕES

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IA aplicada na criação de um modelo para estadiamento da fibrose hepática

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Pesquisadores

  • Professores:
    • Prof. Dr. Rafael Plana Simões – Unesp – Botucatu
    • Prof. Dr. Giovanni Faria Silva – Unesp – Botucatu
    • Prof.ª Dr.ª Rejane Maria Tommasini Grotto – Unesp – Botucatu
    • Prof.ª Dr.ª Márjorie de Assil Golim – Unesp – Botucatu
    • Prof. Dr. Guilherme Targino Valente
    • Prof. Dr. Augusto Batagin Neto
    • Prof. Dr. Angelo José Magro
    • Prof. Tal Pupko (Tel Aviv University)
  • Discentes:
    • Rodrigo Santos Lima
    • Rodrigo de Oliveira Almeida
    • Arilson José de Oliveira Júnior
    • Aline Márcia Marques Braz

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Fígado com Cirrose

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Fígado com Cirrose

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Diagnóstico da Fibrose Hepática

  • O exame “padrão ouro” para diagnóstico é a biopsia (processo invasivo).

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Diagnóstico

  • Existem alguns processos não invasivos para diagnóstico da fibrose:
    • Técnicas obtidas por marcadores sanguíneos;
    • Técnicas utilizando imagens obtidas por ultrassom;
    • Técnicas de elastografia.

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Análise utilizando imagens de ultrassom

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Diagnóstico

  • Existem alguns processos não invasivos para diagnóstico da fibrose:
    • Técnicas obtidas por marcadores sanguíneos;
    • Técnicas utilizando imagens obtidas por ultrassom;
    • Técnicas de elastografia.

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Elastografia

  • Baseia-se no fato de que muitos tipos de câncer provocam o aparecimento de nódulos e/ou alterações significativas na densidade e propriedades mecânicas dos tecidos.
  • A fibrose hepática provoca mudanças significativas na elasticidade do tecido que constitui o fígado. Por tal fato, a determinação das propriedades elásticas do tecido que constitui o fígado podem ser utilizadas para diagnosticar o estado patológico de um paciente.

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Fibroscan – Disponível no mercado

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A técnica de elastografia

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Interpretação das imagens

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Escala Metavir

G1 – Fibrose leve

ou sem fibrose

G2 – Fibrose severa

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Diagnóstico

  • Existem alguns processos não invasivos para diagnóstico da fibrose:
    • Técnicas obtidas por marcadores sanguíneos;
    • Técnicas utilizando imagens obtidas por ultrassom;
    • Técnicas de elastografia.

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Técnicas por marcadores sanguíneos

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Técnicas por marcadores sanguíneos

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Calculadora do score APRI e FIB 4

  • http://www.hepatitisc.uw.edu/page/clinical-calculators/apri

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Eficiência dos testes diagnósticos

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Um modelo utilizando árvore de decisão e LDA

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Próximos passos…

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Parte 2��IA (Deep Learning) aplicada no diagnóstico por imagem

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Visão computacional

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IA aplicada no diagnóstico do prick test

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Grupo de Pesquisa

  • Prof. Dr. Rafael Plana Simões (Unesp/FCA e FMB)
  • Prof. Dr. Jaime Olbrich Neto (Unesp/FMB)
  • Edson Luiz Pontes Perger (Doutorando/FMB)
  • Ana Laura Mendes Almeida (Mestrando/FMB)
  • Ramon Hernany Martins Gomes (IC/FCA)
  • Lucas Hecker Vasques (IC/FCA)

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Fonte: https://www.informedhealth.org/what-kinds-of-allergy-tests-are-there.2967.en.html

Introdução

  • 1ª Substância alergênica;
  • 2ª Perfuração através da substância;
  • 3ª Tempo de reação;
  • 4ª Leitura das reações.

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Error 35.55%​

Error 20.45% 

  • Teste de comparação;
  • Diferença estatística média de 59,27% entre os dois métodos.

Objetivo x Problema

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Método

  • Dataset 3364 imagens de Prick Test

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Método

Algoritmo em linguagem Python

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Resultados

Acurácia da IA

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75% a 85%

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Resultados

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Resultados

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Disponível no site e na web

https://itst.com.br/site/itst/go-apps/pricki/

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Próximos passos

Utilizar o mesmo modelo para diagnosticar câncer de pele.

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Obrigado

Informações de Contato:

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Rafael Plana Simões

rafael.simoes@unesp.br

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