Avaliação de cistos ovarianos usando aprendizado de máquina (OCID)

Os cistos ovarianos são um dos distúrbios ginecológicos mais comuns encontrados na prática clínica. Aproximadamente 20% das mulheres podem ter cistos ovarianos pelo menos uma vez na vida. No entanto, a incidência de cistos ovarianos significativos é de 8% na pré-menopausa. De fato, muitos cistos ovarianos são descobertos incidentalmente enquanto a imagem pélvica é feita para outras indicações. Curiosamente, a prevalência de cistos ovarianos pode atingir até 14-18% em mulheres na menopausa, muitos dos quais são provavelmente persistentes (2). Embora a maioria dos cistos ovarianos seja benigna, o diagnóstico definitivo não pode ser feito com base em achados ultrassonográficos únicos. Cistos simples são tipicamente benignos. Cistos complexos e sólidos ainda são provavelmente benignos. No entanto, a malignidade é mais comum neste grupo de cistos. O diagnóstico definitivo por histopatologia garante a remoção cirúrgica do cisto/ovário. Como a condição é comum e geralmente benigna, a cirurgia não é considerada, a menos que a malignidade seja uma preocupação razoável ou o cisto seja sintomático.

Portanto, a maioria dos cistos ovarianos é tratada com expectativa. O objetivo do manejo expectante é determinar as alterações do cisto. O acompanhamento pode se estender por mais de um ano. No entanto, as recomendações não foram consistentes entre as diretrizes reconhecidas internacionalmente, e foram considerados diferentes limites de tamanho do cisto e diferentes frequências e durações de acompanhamento (5, 6). Da mesma forma, existem diferentes sistemas adotados por essas diretrizes para triagem de mulheres com cistos ovarianos com base em indicadores ultrassonográficos e bioquímicos.

Este projeto visa criar um modelo de predição usando algoritmos de aprendizado de máquina que podem ser aplicados a mulheres com cistos ovarianos. O objetivo deste modo é determinar a probabilidade de câncer e o plano de tratamento, incluindo cirurgia, acompanhamento de longo ou curto prazo.

Os registros recuperados serão analisados ​​quanto à elegibilidade. As pacientes serão consideradas para inclusão se estiverem pós-menarca, tiverem acompanhamento documentado por pelo menos 1 ano após a apresentação inicial, a menos que sejam tratadas cirurgicamente, e fornecerem autorização para usar seus registros médicos para fins de pesquisa. Eles deveriam ter recebido seus cuidados nos centros de acolhimento. As mulheres serão excluídas do estudo se forem admitidas por um evento agudo, incluindo torção, ruptura ou hemorragia do cisto, sem documentação prévia de cistos ovarianos. Mulheres com cistos menores que 3 cm não serão elegíveis.

Uma planilha de coleta de dados padronizada é projetada para o propósito do estudo e será compartilhada com todos os centros contribuintes. A coleta de dados incluirá dados demográficos do paciente (por exemplo, idade, paridade, índice de massa corporal, etnia, tabagismo), histórico ginecológico (por exemplo, anormalidades menstruais, status contraceptivo), histórico médico (por exemplo, incluindo problemas crônicos de saúde e histórico pessoal de câncer) , histórico cirúrgico, histórico familiar de câncer, incluindo quaisquer síndromes de câncer familiar diagnosticadas. Informações específicas sobre a apresentação atual incluirão sintomas de apresentação, se houver, sinais físicos relevantes, características ultrassonográficas (por exemplo, tamanho do cisto, lado, consistência, locularidade, presença de septos, áreas sólidas, papilas, textura do fluido intracístico, fluido pélvico associado ou ascite) , características observadas em outras modalidades de imagem, se houver, marcadores tumorais (CA125, HCG, ALP, LDH, HE-4), plano de tratamento, incluindo achados cirúrgicos e diagnóstico histopatológico, acompanhamento, incluindo achados de acompanhamento e complicações de cisto/massa durante o acompanhamento -acima.