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Method of histopathological diagnosis of mammary nodules through deep learning algorithm

RESUMEN

Introducción:

Los sistemas de inteligencia artificial son tecnologiasprometedoras en asistencia en salud, principalmente en áreas médicas como la patologia; pueden ser usados para el diagnóstico histopatológico de nódulos mamarios.

Objetivo:

Este estudio presenta el método y los resultados de la construcción de un software de inteligencia artificial para análisis histopatológico de nódulos mamarios.

Métodos:

El software fue desarrollado usando dos redes neurales. Se obtuvo la base de datos para el aprendizaje de las condicionas analizadas (mama histológicamente normal, fibroadenoma, cambios fibroquisticos de la mama, carcinoma ductal in situ, carcinoma invasivo de tipo no especial y carcinoma lobular invasivo) después de la aprobación de la página Path Presenter, con 5.298 imágenes. Las imágenes utilizadas para validación del sistema se obtuvieron del Instituto de Patologia de Passo Fundo, totalizando 2.740 imágenes.

Resultados:

El softwarepresentósensibilidaddel80,5% [intervalo de confianza (IC) 95%, 71,9%-89,1%] y especificidad de 96,1% (95% IC, 94,3%-97,8%) para MobileNet y sensibilidad de 73,8% (95% IC, 52,6%-115%) y especificidad de 94,7% (95% IC, 91,7%-97,7%) para Inception. Para diferenciación de condiciones malignas, obtuvo-se sensibilidad máxima de 78,7% y especificidad de 95,8%; para diferenciación de condiciones benignas, la sensibilidad máxima fue de 82,6% y la especificidad, de 97,4%.

Conclusión:

El software presentó resultados prometedores en el análisis histopatológico de nódulos mamarios, reforzando la idea de que, en el futuro, la presencia de sistemas de soporte diagnóstico de enfermedades mamarias puede desempenar un papel crucial en la rutina del sistema de salud.

Palabras clave:
cáncer de mama; inteligencia artificial; diagnóstico

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