Um novo método usando inteligência artificial (IA) pode diagnosticar a osteoporose a partir de raios-X do quadril.
Pessoas com osteoporose, uma doença esquelética que afina e enfraquece os ossos, são suscetíveis a fraturas associadas a fragilidade óssea, resultando em baixa qualidade de vida e aumento da mortalidade. De acordo com estatísticas da International Osteoporosis Foundation, uma em cada três mulheres em todo o mundo com mais de 50 anos e um em cada cinco homens sofrerão fraturas osteoporóticas ao longo da vida.
A detecção precoce da osteoporose com absorciometria de raios X de dupla energia (DXA) para avaliar a densidade mineral óssea é uma ferramenta importante para o tratamento oportuno que pode reduzir o risco de fraturas. No entanto, a baixa disponibilidade e o custo relativamente alto dos exames limitaram seu uso para triagem e acompanhamento pós-tratamento.
Em contraste, a radiografia é acessível e frequentemente utilizada para várias indicações clínicas na prática diária. Apesar disso, eles não são amplamente utilizados para detectar a osteoporose, uma vez que o diagnóstico dessa condição usando apenas raios-X é um grande desafio, mesmo para um radiologista experiente.
«Para pacientes com dor no quadril, os radiologistas geralmente avaliam apenas os achados de imagem que podem causar dor, como fraturas, osteonecrose e osteoartrite», explica o autor do estudo Hee-Dong Chae, MD, do Departamento de Radiologia do Hospital da Universidade Nacional de Seul. «Embora as imagens de raios-X contenham mais informações sobre a saúde dos ossos e músculos de um paciente, essas informações são frequentemente negligenciadas ou consideradas menos importantes».
O Dr. Chae e seus colegas desenvolveram um modelo que pode diagnosticar automaticamente a osteoporose a partir de raios-X do quadril. O método combina radiômica, uma série de métodos de processamento e análise de imagens para obter informações da imagem, com aprendizado profundo, um tipo avançado de IA. O aprendizado profundo pode ser treinado para encontrar padrões em imagens associadas a doenças.
Os pesquisadores desenvolveram o modelo de radiômica profunda usando cerca de 5.000 radiografias do quadril de 4.308 pacientes obtidas ao longo de 10 anos. Eles desenvolveram os modelos com uma variedade de características de profundidade, clínicas e texturais e, em seguida, os testaram externamente em 444 radiografias de quadril de outra instituição.
O modelo de radiômica profunda com características profundas, clínicas e texturais foi capaz de diagnosticar osteoporose em radiografias de quadril com desempenho diagnóstico superior aos modelos que usam apenas textura ou características profundas, permitindo o diagnóstico oportunista de osteoporose.
«Nosso estudo mostra que a detecção oportunista de osteoporose usando essas imagens de raios-X é vantajosa, e nosso modelo pode servir como uma ferramenta de classificação que recomenda DXA em pacientes com alta suspeita de osteoporose», diz o Dr. Chae.
Os pesquisadores estão planejando um estudo mais amplo combinando informações clínicas do banco de dados do Serviço Nacional de Seguro de Saúde da Coréia com dados de imagem do Hospital Universitário de Seul.
Fonte:
Radiology: Artificial Intelligence
