Interviu cu prof. univ. dr. Sabina Zurac, președinte Comisia de anatomie patologică din cadrul Ministerului Sănătății
Care sunt prioritățile dvs. în calitate de nou președinte al Comisiei de anatomie patologică din cadrul Ministerului Sănătății?
Având în vedere avalanșa de informații medicale este evident că sistemul medical trebuie adaptat permanent pentru a răspunde principalului deziderat și anume oferirea de servicii medicale de calitate. Ne propunem să armonizăm legislația națională cu cerințele și protocoalele validate internațional, ca prime obiective fiind realizarea de norme actualizate de organizare şi funcționare a serviciilor de anatomie patologică și modificarea curriculei de rezidențiat.
În contextul impactului din ce în ce mai puternic al digitalizării asupra asistenței medicale, ce înseamnă noile aplicații digitale în anatomia patologică?
Patologia digitală este un domeniu relativ nou al anatomiei patologice care a luat un mare avânt de dezvoltare în timpul pandemiei, permițând practic medicilor anatomopatologi să lucreze de acasă. Dar beneficiile sunt mult mai importante, atât pentru rezolvarea problemei distribuției inegale a anatomopatologilor într-un anume teritoriu geografic (de exemplu, în ariile geografice cu puțini anatomopatologi se poate apela la telepatologie pentru a asigura necesarul de diagnostic), cât și pentru realizarea mult mai ușoară și mai rapidă a consulturilor între medici, sau accesului la specialiști în anumite domenii cum ar fi hematopatologia, neuropatologia sau dermatopatologia. De asemenea, scanarea lamelor este de un real folos în procesul educațional, studenții și rezidenții beneficiind de adevărate histoteci virtuale, cu cazuri complexe sau cazuri rare, dificil de accesat în alte condiții. Nu în ultimul rând, utilizarea de metode de analiză morfometrică sau analiză automată pentru anumiți parametri lezionali este mult mai facilă.
Cum poate fi utilizată Inteligența Artificială (IA) în diagnosticul anatomopatologic?
Inteligența Artificială este folosită în medicină de ceva vreme, nu foarte multă e adevărat, dar tot mai multe aplicații, mai ales în imagistică, sunt în prezent în uz. Anatomia patologică este în teorie un domeniu de elecție pentru dezvoltarea de software pentru analiză automată a imaginilor. Lipsa de scannere (de lame histopatologice) robuste, de mare capacitate, coroborată cu lipsa, până de curând, a unei puteri de calcul suficiente și cu timpul extrem de mare necesar pregătirii seturilor de date de antrenare a algoritmilor a făcut ca, în prezent, să existe extrem de puține aplicații dezvoltate, și mai puține fiind certificate pentru uz în diagnostic. În prezent se creează, și avem aplicații care sunt unelte de diagnostic, în sensul în care fac măsurători (indici mitotici, procente de celule care exprimă anumiți markeri imunohistochimici de prognostic), identifică anumite structuri (bacilul Koch, Helicobacter pylori, paraziți, fungi etc), identifică prezența de metastaze în ganglioni sau participă la diagnostic în sensul în care identifică anumite zone de interes, cum ar fi ariile de carcinom acinar prostatic în biopsiile de prostată. În toate cazurile însă, medicul anatomopatolog examinează aria semnalizată de algoritm și validează (sau nu) rezultatul oferit de acesta, decizia finală fiind a medicului și nu a algoritmului. Dar, cum fiecare căutare se sfârșește când ai găsit ce căutai, o unealtă care să identifice structuri microscopice de ordinul a câțiva microni sau zeci de microni pe secțiuni de țesut de 4-6 cm2 este mai mult decât utilă, salvând enorm de mult timp și oboseală oculară, cruțând anatomopatologul de un efort pe care îl poate îndrepta către alte activități, în final obținându-se un diagnostic mai bun și rapid.
Ce impact credeți că va avea IA asupra anatomiei patologice?
Dezvoltarea software-urilor de analiză automată a imaginilor este extrem de dificilă, necesitând în multe cazuri din patologia pentru care se dorește dezvoltarea algoritmului, mult timp pentru adnotarea imaginilor și o colaborare extrem de strânsă între echipa medicală și cea de informaticieni. Pentru fiecare afecțiune în parte trebuie dezvoltate mai multe algoritm-uri separate, în funcție de complexitatea parametrilor morfologici care trebuie analizați pentru stabilirea diagnosticului și, cel puțin în prezent, un algoritm antrenat și validat pentru identificarea, de pildă, a inflamației în mucoasa gastrică nu va da rezultate bune dacă îl folosim pentru identificarea inflamației în piele. Pentru analiza unui anumit preparat este necesară examinarea sumară inițială de către un anatomopatolog pentru a stabili ce parametri particulari trebuie căutați și să se aplice algoritmul specific care va furniza rezultate și, care, trebuie din nou validate de examinatorul uman. Unul dintre primele lucruri pe care le învață un rezident în anatomie patologică este că viața (ca anatomopatolog) ar fi mult mai ușoară dacă nu ar exista secțiunile tangențiale și artefactele. Și cum, cel puțin, artefactele sunt prezente într-o infinitate de variante, orice rezultat de analiză automată de imagine care se dorește a fi utilizat în diagnosticul histopatologic trebuie validat de medic.
Practic, Inteligența Artificială în anatomia patologică deschide o sumedenie de porți, toate ducând către o mai bună organizare a activității și o scurtare a timpului de examinare, dar necesitând în final validarea umană. Cu alte cuvinte, sper să nu se supere nimeni, la vremea mea, ca rezidentă, am făcut și eu greșelile mele, Inteligența Artificială în anatomia patologică are toate premisele să devină „rezidentul perfect”.
Bogdan Guță
