DAMA: diagnóstico automático de apoio para exames de mamografia - Pires, Leonardo Augusto (2020)
Este trabalho apresenta uma nova metodologia para aprimorar o processo de diagnóstico da mamografia de rastreio e descreve sua implementação como um sistema inteligente e interativo, integrado a uma solução PACS também proposta pelo autor deste trabalho. Através da caracterização de achados identificados na varredura de imagens médicas, na forma de anotações, são gerados automaticamente pré-laudos estruturados, aproximando as duas etapas principais do diagnóstico: a análise das imagens e a redação do relatório médico com as impressões diagnósticas. Por sua vez, esta caracterização pode ser feita automaticamente por modelos de aprendizagem de máquina, os quais geram anotações a partir do processamento das imagens do exame e das informações clínicas da paciente. As anotações geradas pelos modelos podem ser complementadas ou descartadas, provendo qualquer feedback necessário para a geração de bases de dados continuamente aperfeiçoadas. Mais especificamente, neste trabalho, modelos de aprendizagem profunda foram utilizados para a detecção de calcificações e nódulos. Adicionalmente, a avaliação de risco do exame foi inferida por modelos explicáveis, à luz do racional do BI-RADS. Os resultados mostram que a metodologia agrega valor ao processo convencional (atualmente exercido pela maioria dos radiologistas), com potencial de aumentar a produtividade destes e suportar com sucesso a descrição de exames médicos complexos, como a mamografia. Mais ainda, a metodologia e o sistema mostraram-se também extensíveis a outras modalidades e doenças, por exemplo, no rastreamento de câncer de pulmão baseado em tomografia de baixa dosagem. Palavras-chave: Diagnóstico automático. Sistema de apoio à decisão. Mamografia. Câncer de mama. Laudo médico interativo. Laudo médico estruturado e interativo