Avaliação clínica de um algoritmo de computador para relatar câncer de mama (CLEOPATRAA) (CLEOPATRAA)

Este estudo dá continuidade ao trabalho realizado nos últimos 4 anos com foco no desenvolvimento de algoritmos de diagnóstico auxiliados por computador em histopatologia, com foco na detecção e tipagem do câncer de mama. O algoritmo extrai informações da mesma imagem digital de uma lâmina de vidro de biópsia de mama usada por patologistas para fazer um diagnóstico. O algoritmo pode identificar a presença de câncer invasivo e classificá-lo (ou seja, quão agressivo parece) e determinar seu subtipo molecular, tudo a partir da mesma imagem e em uma única etapa. Embora um patologista possa identificar o câncer invasivo e classificá-lo em uma amostra de biópsia, a classificação é inconsistente entre os médicos que relatam (ou seja, propenso à variabilidade interobservador) e apenas cerca de 80% alinhados com o grau “verdadeiro” do tumor obtido na cirurgia. Além disso, são necessários testes laboratoriais adicionais, demorados e caros, para a subtipagem molecular. No entanto, são essenciais para informar os oncologistas sobre a terapia mais eficaz/direcionada para o paciente em cada caso. O objetivo deste estudo é realizar um teste final da tecnologia na vida real no ambiente clínico separadamente, mas em paralelo com os serviços de diagnóstico de rotina. Se for bem-sucedida, a tecnologia terá adquirido um conjunto de dados suficiente para convencer os utilizadores finais e os organismos reguladores do seu mérito e irá efetivamente prepará-la para implantação no ambiente clínico. Nesse domínio, a avaliação da economia da saúde desta solução de diagnóstico será executada juntamente com a avaliação clínica do algoritmo para analisar e comparar fatores relacionados ao custo e ao tempo entre o serviço clínico de rotina e o fluxo de trabalho do algoritmo. Isto fornecerá mais informações exigidas pelos órgãos reguladores para ajudar na consideração da utilização da tecnologia nos sistemas de saúde atuais. Além disso, os dados de acompanhamento serão coletados aos 5 e 10 anos para investigar o prognóstico do paciente e a resposta ao tratamento, bem como futuras aplicações potenciais da tecnologia.