Como eu alcancei o 3ª lugar no desafio internacional de deteção de cancer de pele

Escrevo este post para falar um pouco do ótimo resultado que eu obtive no ISIC 2019. Escrevo basicamente por dois motivos: 1) eu estou satisfeito com o resultado e gostaria de compartilhar; 2) atualmente a ciência brasileira está sendo desmantelada. Eu sou (era, não sei vão me pagar já que houve novos cortes ontem) bolsista da CAPES e esse resultado não teria acontecido sem esse fomento. Portanto, quero mostrar que a pesquisa brasileira não vive de balbúrdia e sim de resultados.

Mas antes de começar, você deve estar se perguntando: o que é ISIC? É de comer? Bom, vamos começar com um pouco de contexto.

ISIC 2019

Quem acompanha meu trabalho sabe que minha área de pesquisa atual envolve detecção de câncer de pele. Caso não saiba e tenha interesse no que eu faço você pode obter mais informações clicando em research no menu lateral.

O ISIC é uma sigla em inglês para International Skin Imaging Collaboration. Desde 2016 eles possuem um desafio de detecção de câncer de pele utilizando imagens de lesões de pele e outras informações. Abaixo você pode ver dois exemplos de imagens que o algoritmo desenvolvido deve diagnosticar.

Esse desafio ganhou bastante atenção ao longo dos últimos 3 anos. O principal motivo foi que pela primeira vez uma base de dados do tipo estava sendo aberta e colaborativamente construínda. Anualmente, essa base é incrementada e uma nova tarefa é incluída para desafiar os participantes. De maneira geral, participam desse desafio pesquisadores da área. Este ano foram 64 times e mais de 140 submissões únicas.

Neste ano o desafio disponibilizou 25331 imagens com 8 doenças a serem detectadas e uma classe que representava algo desconhecido. Além disso, havia 2 tarefas, uma usando apenas as imagens e outra agregando imagens e dados clínicos do paciente. Cada participante deveria executar o modelo desenvolvido para 8238 imagens, que obviamente, os seus respectivos diagnósticos não são revelados.

Você pode checar todas as informações em relação as desafio na sua página oficial.

Alcançando o 3ª lugar

Como eu disse acima, havia duas tarefas. O time que eu liderei (DermaCode) ficou em 4ª na tarefa 1 e em 3ª na tarefa 2. Esse resultado rendeu uma premiação de $1000 e um convite para apresentar o trabalho na mais respeitada conferencia da área, a MICCAI. O resultado completo com todos os participantes você encontra no ranking oficial do desafio.

Em uma visão mais técnica, basicamente eu utilizei uma série de convolutional neural networks (CNNs) juntamente com detecção de outliers utilizando entropia e um de algoritmo baseado no teorema de Bayes para incorporar os dados clínicos. Eu não quero entrar a fundo na teoria pois está tudo descrito aqui neste artigo. Para participar da competição é obrigatório você descrever o seu modelo. Portanto, caso você seja da área, você pode ler o artigo e caso tenha dúvidas sinta-se livre para entrar em contato. Além disso vou escrever um post técnico no Computação Inteligente em breve.

Outro ponto importante é que vou disponibilizar o código para quem quiser utilizar. Parte dele já está no meu GitHub, mas ainda vou organizar um repositório direitinho para descrever tudo lá. Vou atualizar esse post quando eu o finalizar.

Ok, legal! Mas pra que isso serve?

Bom, como eu já disse essa é minha área de pesquisa. Atualmente eu trabalho juntamente com o Programa de Assistência Dermatológica (PAD) da UFES. Esse projeto existe desde 1986 e presta um serviço fundamental para comunidades do interior do estado do Espírito Santo. Existe uma reportagem extremamente bem feita sobre o projeto e eu recomendo que a assista para conhecer uma realidade que a maioria esmagadora da população não sabe que existe:

 

No interior do nosso país é difícil encontrar dermatologistas e equipamentos para detectar o câncer de pele. E caso não saiba, segundo o Instituto do Câncer José Alencar, este é o tipo mais comum de câncer no país com cerca de um terço dos diagnósticos. Dessa maneira, nosso objetivo de pesquisa é auxiliar os profissionais de saúde com tecnologia embarcada em smartphones para agilizar/facilitar o diagnóstico. Portanto,entrar numa competição internacional, competindo com o que há de melhor na área mundialmente e obtendo um resultado positivo, só mostra que o nosso trabalho está no caminho certo. Em breve esperamos que a população brasileira possa usufruir de novas tecnologias como essa.

Como uma mensagem final, gostaria de destacar o quão importante é apoiar o investimento em pesquisa e educação no país. Sem isso, nós nunca seremos um país desenvolvido e melhor para se viver. Temos muita pesquisa de ponta acontecendo nas universidades públicas. Temos também muitos projetos fundamentais para população, como o PAD. Portanto, os convido a conhecê-los antes de criticá-los.