Brasil, 21 de Setembro de 2019

TOKIO MARINE SEGURADORA

Novo estudo clínico indica que chances de melanoma são maiores em pele saudável

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A digitalização tornou-se parte indispensável da medicina. Hoje, em determinadas áreas, a Inteligência Artificial (IA) apoia médicos com a mesma precisão de um especialista neste campo da medicina. Sistemas de imagens médicas examinam o corpo humano, geram alarmes em caso de anomalias e podem até mesmo ajudar a salvar vidas.

Com o bodystudio ATBM master, a FotoFinder Systems GmbH está introduzindo no mercado um sistema de imagens que permite que os médicos adotem uma nova abordagem para o diagnóstico digital do câncer de pele, fornecendo resultados em questão de segundos e podendo reduzir significativamente a necessidade de biópsias e excisões.

Desde 2013, a FotoFinder está se concentrando no diagnóstico precoce de câncer de pele através do Automated Total Body Mapping (ATBM) para documentação fotográfica totalmente automatizada de toda a superfície da pele. Agora, a empresa vai um passo além com o novo bodystudio ATBM master. Dermatoscopia Corporal Total é o nome do método pelo qual toda a superfície da pele é fotografada com uma câmera especial em um sistema de flash sem reflexos e com altíssima resolução. Isso resulta em imagens clínicas extremamente brilhantes que permitem ao médico ampliar a foto de corpo inteiro a tal ponto que a estrutura microscópica de uma lesão já é visível na imagem panorâmica. O médico recebe suporte visual do software totalmente automático Bodyscan, que identifica rapidamente as lesões existentes na pele em toda a imagem corporal e as organiza de acordo com sua relevância. Desta forma, o médico pode rapidamente localizar as lesões visualmente, sem ter que examinar cada uma individualmente usando um dermatoscópio. Apenas as poucas pintas que são atípicas ou suspeitas são analisadas com o dermatoscópio digital. Isso leva a consideráveis economias de tempo e permite a detecção até das menores anormalidades: um fato que pode salvar vidas em casos extremos. Em qualquer caso, há uma redução considerável no tempo de espera para o diagnóstico e, também, diminui o tempo de incerteza e ansiedade para médicos e pacientes. Além disso, este método reduz a excisão por vezes dolorosa de uma ou mais amostras de tecido.

“O futuro dos diagnósticos de câncer de pele reside em soluções inovadoras, inteligentes e que economizam tempo”, explica Kathrin Niemela, membro do conselho de administração da FotoFinder. “Modernos métodos de análise são em grande parte digitais e apoiam médicos para encontrar anormalidades de muitas maneiras.” Ao contrário da opinião generalizada dos especialistas, a maioria dos melanomas não se desenvolve a partir de uma pinta existente, mas aparece como novos pontos, chamados ‘de novo’, em uma pele aparentemente saudável. Na maioria dos casos, a doença começa com um ponto oticamente pouco perceptível, muitas vezes com apenas 1 milímetro de tamanho, que pode, no entanto, já conter uma população de células malignas na casa dos milhares. São precisamente essas lesões extremamente pequenas que acabam frequentemente negligenciadas em um exame dermatológico clássico. A cartografia de corpo inteiro com a nova tecnologia master visualiza as lesões de um paciente de tal maneira que as novas manchas se tornam visíveis de relance.

O médico é apoiado na análise e avaliação de risco de lesões da pele pelo software especialista Moleanalyzer pro, que trabalha com um poderoso algoritmo de aprendizagem profunda baseado em IA. De acordo com um estudo clínico realizado pelo Departamento de Dermatologia do Hospital Universitário de Heidelberg, a Inteligência Artificial apresentou resultados diagnósticos mais precisos do que os médicos especialistas envolvidos no estudo – e esse diagnóstico por IA leva apenas menos de um segundo por vez.*

Para os pacientes, o uso do Mapeamento Corporal Total Automatizado em combinação com IA significa maior confiabilidade na detecção precoce do câncer de pele. “Comparado à abordagem mais intuitiva de um médico, que também leva em conta o histórico do paciente ou a predisposição genética em seu diagnóstico, o algoritmo é absolutamente objetivo em sua análise”, explica Kathrin Niemela, da FotoFinder. “Quanto maior, melhor e mais original a base de dados, mais inteligente o sistema se torna em um curto período de tempo, graças a um treinamento contínuo. No entanto, a Inteligência Artificial não pode substituir a inteligência humana e a experiência na detecção do câncer de pele: no final, é sempre o médico que decide o que fazer.”

O FotoFinder bodystudio ATBM master é versátil: além da plataforma para o diagnóstico de câncer de pele, o dispositivo oferece módulos opcionais para diagnóstico de cabelo, estética e para o gerenciamento de pacientes com psoríase usando o aparelho PASIscan.

Lançamento do Sistema

Kathrin Niemela, membro do conselho de administração da FotoFinder, demonstrará o FotoFinder bodystudio ATBM master no 24º Congresso Mundial de Dermatologia, que ocorre em Milão de 10 a 15 de junho, no estande nº G59 (Gate 2), e terá prazer em responder a perguntas.

Informações adicionais sobre o sistema de imagens podem ser encontradas aqui: www.fotofinder.de

Sobre FotoFinder

Milhares de usuários em mais de 100 países já contam com os sistemas FotoFinder para a detecção precoce do câncer de pele usando Vídeo Dermatoscopia ou Mapeamento Corporal Total. A FotoFinder tem mais de 25 anos de experiência no desenvolvimento de sistemas de imagens de pele e desenvolveu marcos que são agora padrões da indústria. Líderes de opinião em todos os continentes valorizam a tecnologia de ponta da Bavária na luta contra o câncer de pele. A FotoFinder Systems GmbH emprega atualmente cerca de 65 pessoas. O local de produção está situado em Bad Birnbach, na Alemanha. Subsidiárias na Itália, na Espanha, no Reino Unido e nos Estados Unidos e uma rede global de parceiros apoiam a presença mundial da empresa. A FotoFinder conquistou o Bavarian Export Award, o Red Dot Design Award, e foi homenageada como uma das companhias mais inovadoras da Baixa Bavária.

*Estudo “Man against machine: diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network for dermoscopic melanoma recognition in comparison to 58 dermatologists” (“Homem versus máquina: desempenho diagnóstico de uma rede neural convolucional de aprendizagem profunda para reconhecimento de melanoma dermatoscópico em comparação com 58 dermatologistas”), por H.A. Haenssle et al. Annals of Oncology. doi:10.1093/annonc/mdy166.


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