O diagnóstico do câncer colorretal há muito tempo depende de procedimentos invasivos e subjetivos. A patente da Apex AI (nº 10-2021-0025707) introduz um poderoso sistema orientado por IA que analisa objetivamente imagens de colonoscopia para prever riscos de câncer, melhorando a precisão, a eficiência e os resultados dos pacientes. Veja como funciona: Visão geral A patente depositada pela Apex AI descreve um sistema sofisticado projetado para prever o risco de câncer colorretal analisando imagens de colonoscopia usando inteligência artificial (IA). O sistema visa superar as limitações das abordagens diagnósticas tradicionais, como biópsias e análises manuais de imagem, fornecendo uma ferramenta de diagnóstico mais objetiva, precisa e eficiente. Contexto Técnico O câncer colorretal (CCR) é uma condição caracterizada pela proliferação celular descontrolada, que afeta significativamente as funções corporais. Os métodos de diagnóstico convencionais incluem biópsia tecidual e técnicas de imagem (raios-X, ressonância magnética, etc.), ambas com limitações como invasividade, desconforto do paciente, potencial imprecisão e alta dependência da experiência clínica. Finalidade da Invenção A invenção procura abordar essas limitações utilizando IA para analisar imagens de colonoscopia sistematicamente, fornecendo avaliações quantitativas de risco para câncer colorretal, aumentando assim a confiabilidade diagnóstica e acessibilidade. Componentes do sistema A invenção descreve um sistema de previsão do risco de cancro colorretal composto por três módulos principais (conforme descrito na página 14): 1. Unidade de Análise de Condição Base (기저질환 판단부) - Utiliza algoritmos de IA para examinar várias imagens de colonoscopia de vários locais do cólon. - Identifica e diagnostica doenças básicas relacionadas ao cólon, incluindo doença inflamatória intestinal (DII), doença de Crohn, colite ulcerosa, pólipos, adenomas de baixo grau e adenomas de alto grau. 2. Unidade de Análise de Doenças Associadas (유관질환 분석부) - Analisa a gravidade, localização, tamanho, cor e estrutura superficial das doenças do cólon detetadas. - Determina as relações entre doenças básicas e outras condições associadas. 3. Unidade de Cálculo do Risco de Cancro Colorretal (대장암 위험성 산출부) - Sintetiza dados das unidades de Base Condition e Associated Disease Analysis. - Calcula pontuações de risco individuais para cada doença identificada, agregando-as em uma pontuação de risco de câncer colorretal abrangente final. Metodologia O sistema orientado por IA emprega a seguinte metodologia: - Aquisição de Imagem e Diagnóstico Baseado em IA: Adquire múltiplas imagens de colonoscopia de segmentos distintos do cólon (reto, cólon sigmoide, cólon descendente, cólon transverso, cólon ascendente, ceco e apêndice). Os algoritmos de IA classificam a presença ou ausência de patologias colorretais. - Análise Abrangente de Patologias: Avalia as características da patologia (localização, gravidade, traços visuais) para identificar padrões de doença correlacionados e potenciais vias de progressão. - Avaliação Quantitativa de Risco: Calcula pontuações de risco para condições identificadas, apresentando, em última análise, um perfil de risco agregado de câncer colorretal que auxilia os médicos na tomada de decisões informadas de diagnóstico e tratamento. Vantagens e Impacto Clínico Esta invenção aumenta a deteção precoce, a precisão diagnóstica e a estratificação de risco do câncer colorretal, oferecendo uma melhoria substancial em relação aos métodos tradicionais de diagnóstico. A abordagem orientada por IA reduz significativamente a subjetividade e o erro humano, fornece avaliações rápidas e facilita uma melhor tomada de decisão clínica.