Deep Learning para detecção da retinopatia diabética
2016 Dec 20Em 2008 quando eu iniciei grande parte dos meus estudos e interesse em Data Mining (que é uma disciplina irmã do que chamamos hoje de Data Science) desde aquela época tinha uma convicção muito forte de que os dados seriam o motor do que estamos vivendo hoje que é a quarta revolução industrial; revolução esta que tem os dados como principal combustível seja nas mas diversas áreas do conhecimento humano.
Dito isso, a Google juntamente com pesquisadores dos times da University of Texas, 3EyePACS LLC, University of California, Aravind Medical Research Foundation, Shri Bhagwan Mahavir Vitreoretinal Services, Verily Life Sciences e da Harvard Medical School conseguiram um avanço da aplicação de Deep Learning que confirma essa tese acima.
A retinopatia diabética é uma doença causada pela evolução de um quadro de diabetes em que os vasos sanguíneos do fundo da retina sofrem algum tipo de dilatação ou rompimento e que e não tratada pode causar cegueira. É uma doença que tem mais de 150 mil casos no brasil e não tem cura. Contudo, se o diagnóstico for realizado de forma antecipada o tratamento pode ajudar na minimização da cegueira.
E a aplicação de Deep Learning por esses pesquisadores ocorreu para auxiliar os médicos no diagnóstico desta doença.
Colocando de forma bem resumida: esse time utilizou Deep Learning para detecção da retinopatia diabética usando uma base de fotografias de fundo retinal de treinamento e obteve 90.3% e 87.0% de sensibilidade (i.e. a capacidade do algoritmo saber corretamente quem está com a doença ou não dos casos em que a doença é presente) e 98.1% e 98.5% de especificidade (i.e. o grau de precisão do algoritmo para identificar corretamente as pessoas que não tem a doença em casos em que de fato a doença não está presente) na detecção da retinopatia diabética.
Essa alta taxa de especificidade de 98.1% (i.e. capacidade de saber corretamente quem não tem a doença dentro do grupo que realmente não tem, ou seja, saber identificar corretamente a classe negativa) direciona de forma muito assertiva os tratamentos no sentido em que há uma certeza maior nos resultados da classe negativa (e essa forma os esforços não seriam direcionados de fato para quem não tem a doença).
Uma ideia de estratégia de saúde preventiva ou mesmo de diagnósticos pontuais é que após o exame de imagem a fotografia de fundo de retina passaria pelo algoritmo de Deep Learning já treinado, e caso o resultado do teste fosse positivo , o médico já iniciaria o tratamento e ao mesmo tempo a rede hospitalar e de medicamentos seria notificada de mais um caso, e haveria automaticamente o provisionamento de medicação e alocação de recursos médicos para o acompanhamento/tratamento.
Isso sem dúvidas muda todo o eixo de como vemos a medicina hoje, dado que isso daria um ganho ainda maior de eficiência para a medicina preventiva e evitaria a ineficiente (e bem mais cara) medicina curativa.
Abaixo os principais resultados do estudo.
Development and Validation of a Deep Learning Algorithm for Detection of Diabetic Retinopathy in Retinal Fundus Photographs
Key Points Question How does the performance of an automated deep learning algorithm compare with manual grading by ophthalmologists for identifying diabetic retinopathy in retinal fundus photographs?
Finding In 2 validation sets of 9963 images and 1748 images, at the operating point selected for high specificity, the algorithm had 90.3% and 87.0% sensitivity and 98.1% and 98.5% specificity for detecting referable diabetic retinopathy, defined as moderate or worse diabetic retinopathy or referable macular edema by the majority decision of a panel of at least 7 US board-certified ophthalmologists. At the operating point selected for high sensitivity, the algorithm had 97.5% and 96.1% sensitivity and 93.4% and 93.9% specificity in the 2 validation sets.
Meaning Deep learning algorithms had high sensitivity and specificity for detecting diabetic retinopathy and macular edema in retinal fundus photographs.
Abstract Importance Deep learning is a family of computational methods that allow an algorithm to program itself by learning from a large set of examples that demonstrate the desired behavior, removing the need to specify rules explicitly. Application of these methods to medical imaging requires further assessment and validation.
Objective To apply deep learning to create an algorithm for automated detection of diabetic retinopathy and diabetic macular edema in retinal fundus photographs.
Design and Setting A specific type of neural network optimized for image classification called a deep convolutional neural network was trained using a retrospective development data set of 128 175 retinal images, which were graded 3 to 7 times for diabetic retinopathy, diabetic macular edema, and image gradability by a panel of 54 US licensed ophthalmologists and ophthalmology senior residents between May and December 2015. The resultant algorithm was validated in January and February 2016 using 2 separate data sets, both graded by at least 7 US board-certified ophthalmologists with high intragrader consistency.
Exposure Deep learning–trained algorithm.
Main Outcomes and Measures The sensitivity and specificity of the algorithm for detecting referable diabetic retinopathy (RDR), defined as moderate and worse diabetic retinopathy, referable diabetic macular edema, or both, were generated based on the reference standard of the majority decision of the ophthalmologist panel. The algorithm was evaluated at 2 operating points selected from the development set, one selected for high specificity and another for high sensitivity.
Results The EyePACS-1 data set consisted of 9963 images from 4997 patients (mean age, 54.4 years; 62.2% women; prevalence of RDR, 683/8878 fully gradable images [7.8%]); the Messidor-2 data set had 1748 images from 874 patients (mean age, 57.6 years; 42.6% women; prevalence of RDR, 254/1745 fully gradable images [14.6%]). For detecting RDR, the algorithm had an area under the receiver operating curve of 0.991 (95% CI, 0.988-0.993) for EyePACS-1 and 0.990 (95% CI, 0.986-0.995) for Messidor-2. Using the first operating cut point with high specificity, for EyePACS-1, the sensitivity was 90.3% (95% CI, 87.5%-92.7%) and the specificity was 98.1% (95% CI, 97.8%-98.5%). For Messidor-2, the sensitivity was 87.0% (95% CI, 81.1%-91.0%) and the specificity was 98.5% (95% CI, 97.7%-99.1%). Using a second operating point with high sensitivity in the development set, for EyePACS-1 the sensitivity was 97.5% and specificity was 93.4% and for Messidor-2 the sensitivity was 96.1% and specificity was 93.9%.
Conclusions and Relevance In this evaluation of retinal fundus photographs from adults with diabetes, an algorithm based on deep machine learning had high sensitivity and specificity for detecting referable diabetic retinopathy. Further research is necessary to determine the feasibility of applying this algorithm in the clinical setting and to determine whether use of the algorithm could lead to improved care and outcomes compared with current ophthalmologic assessment.