Avaliação ultrassonográfica automatizada da tireoidite de Hashimoto usando inteligência artificial (SciELO Preprints, 2024)
Introdução: A ultrassonografia da tireoide fornece informações valiosas para distúrbios da tireoide, mas é dificultada pela sua subjetividade. A análise automatizada utilizando grandes conjuntos de dados é uma grande promessa para avaliação objetiva e triagem padronizada, classificação de nódulos tireoidianos e monitoramento de tratamento. No entanto, permanece uma lacuna significativa no desenvolvimento de aplicações para a análise automatizada da tireoidite de Hashimoto (TH) por meio de ultrassonografia. Objetivo: Desenvolver um algoritmo automatizado da análise ultrassonográfica da tireoide (AUST) utilizando a linguagem de programação C# para detectar e quantificar características ultrassonográficas associadas à TH. Materiais e Métodos: Este estudo descreve o desenvolvimento e avaliação de um algoritmo AUST utilizando programação C#. O algoritmo extrai características relevantes (textura, vascularização, ecogenicidade) de imagens de ultrassonografia pré-processadas e utiliza técnicas de aprendizado de máquina para classificá-las como “normais” ou indicativas de TH. O modelo é treinado e validado em um conjunto de dados abrangente, com desempenho avaliado por meio de métricas como precisão, sensibilidade e especificidade. As descobertas destacam o potencial deste algoritmo AUST baseado em programação C# para oferecer avaliação objetiva e padronizada para o diagnóstico de TH. Resultados: O programa pré-processa imagens (conversão em escala de cinza, normalização, etc.), segmentos da tireoide, extrai características (textura, ecogenicidade) e utiliza um modelo pré-treinado para classificação ("normal" ou "suspeita de tireoidite de Hashimoto"). Usando uma imagem de amostra, o programa pré-processou, segmentou e extraiu recursos com sucesso. A classificação prevista (“suspeita de TH”) com alta probabilidade (0,92) alinha-se ao diagnóstico pré-estabelecido, sugerindo potencial para avaliação objetiva da TH. Conclusão: O algoritmo AUST baseado em programação C# detectou e quantificou com sucesso as características da TH, mostrando o potencial da programação avançada na análise de imagens médicas.