Home Investigação e Inovação Projetos iPATH: Centro inteligente para patologia digital
iPATH: Centro inteligente para patologia digital
Data: 2021-2023
Setores

eSaúde e cuidados médicos

Serviços

Investigação e Desenvolvimento sob Contrato

Departamentos

Computer Vision, Interaction and Graphics

Competências

Inteligência artificial, aprendizagem computacional, e sistemas de suporte à decisão
Visão por computador e processamento de imagem

 

ENQUADRAMENTO

A utilização de imagem digital na análise patológica é cada vez mais determinante, sendo urgente e oportuno desenvolver soluções para suporte ao diagnóstico e revisão distribuída de casos. 

 

 

A área da patologia começa a dar os primeiros passos da digitalização, em particular na utilização de normas da especialidade, isto deve-se ao número reduzido de médicos patologistas per capita  e ao aumento das solicitações de serviços clínicos.

SOLUÇÃO PROPOSTA

O projeto iPATH tem como objetivo criar uma plataforma de serviços na cloud para o arquivo, partilha, visualização e análise inteligente de estudos de imagem de Anatomia Patológica, uma especialidade médica que se dedica ao diagnóstico de patologias com base na análise microscópica de células e de tecidos.​​​​

 

 

Torna-se fundamental desenvolver soluções que possibilitem a digitalização distribuída das amostras com arquivo centralizado e que permitam fazer a revisão com recurso a ferramentas inteligentes de suporte à decisão, validadas em contexto clínico.

CONTRIBUTO DO CCG/ZGDV

O CCG/ZGDV participa no projeto iPATH, através do departamento de I&I, CVIG, com o desenvolvimento de módulos avançados de suporte à decisão, através de um sistema de deteção de mitoses, aplicando a inteligência artificial.

 

 

 

 

Esta tecnologia permite a contagem automática de mitoses, um processo moroso para os patologistas e determinante em diferentes áreas oncológicas.

Uma parceria de sucesso entre o CCG/ZGDV, a BMD Software e a FMUC - Faculdade de Medicina da UC, que continuará, futuramente, a trabalhar conjuntamente para abordar os grandes desafios inerentes à histopatologia digital.