Ângelo MF, Schiabel H

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INTRODUÇÃO

Com o avanço da tecnologia, principal-mente da informática e de transmissão dedados, novas formas de ensino e treina-mento estão começando a ser utilizadas,inclusive na medicina, pela Internet(1).

A telemedicina, que é o uso das tecno-logias de informática e telecomunicaçõespara a interação entre profissionais de saú-

de e pacientes com a finalidade de reali-zar ações médicas a distância, possui al-gumas aplicações fundamentais, sendo queuma delas é a teledidática — educação mé-dica a distância(2–4).

Com base nesses aspectos, verifica-sea necessidade de se criar métodos de apri-moramento aos estudantes, ou mesmo aespecialistas da área médica que trabalhamcom o diagnóstico de câncer de mama, jáque este é o câncer mais temido entre asmulheres, devido à sua alta freqüência egrande número de casos de morte, segun-do estatísticas do Instituto Nacional doCâncer (INCA), buscando, desse modo, aobtenção de diagnósticos cada vez maisprecisos e uma conseqüente redução nonúmero de biópsias desnecessárias. A par-tir dessa motivação, este trabalho consis-tiu no desenvolvimento e implementaçãode um sistema para proporcionar treina-mento nessa área, por meio da disponibi-

Artigo Original

lização de imagens mamográficas digitali-zadas, selecionadas de uma base de dadoselaborada em nosso grupo, associadas aosrespectivos laudos radiológicos, a fim deretornar ao usuário informação sobre seuíndice de acerto e de, ao mesmo tempo,criar maior familiaridade com a avaliaçãode imagens mamográficas digitais.

MATERIAIS E MÉTODOS

Os primeiros passos para a implemen-tação deste trabalho foram a construçãodos bancos de dados com suas respectivastabelas e relacionamentos (Figura 1).

A base de dados “Casos” contém in-formações básicas relacionadas ao caso eo laudo dado por radiologistas, sendo quetodos os mamogramas deste banco foramdigitalizados com resolução espacial de0,15 mm e resolução de contraste de 8“bits”, utilizando-se um “scanner laser”

UMA FERRAMENTA PARA TREINAMENTO NA AVALIAÇÃODE IMAGENS MAMOGRÁFICAS VIA INTERNET*

Michele Fúlvia Ângelo1, Homero Schiabel2

Este trabalho consiste na implementação de um esquema computacional instalado em um “site” associadoà “homepage” do Laboratório de Análise e Digitalização de Imagens do Departamento de Engenharia Elétri-ca da Escola de Engenharia de São Carlos – Universidade de São Paulo, São Carlos, SP, para proporcionarum procedimento de interatividade com o usuário remoto na elaboração de laudo a partir da análise de imagensmamográficas via rede, com avaliação automática do parecer emitido. Isto foi feito a partir da implantaçãode um banco de imagens mamográficas digitalizadas, adequadamente pré-selecionadas, associado a umabase de dados com os laudos fornecidos por radiologistas especialistas. Como o processo tem a finalidadede ser utilizado para treinamento na avaliação diagnóstica em mamografia, o laudo do especialista é dispo-nibilizado para comparação após a finalização de cada avaliação, juntamente com o parecer fornecido pelousuário e sua porcentagem de acerto. Esse esquema, denominado “Laudos Online”, objetiva também per-mitir ao usuário aprimorar seus conhecimentos, funcionando como uma ferramenta de ensino a distância.Unitermos: Treinamento via Internet. Mamografia. Câncer de mama. Educação a distância.

A training tool for mammography images evaluation via Internet.This paper describes the implementation of a computational scheme in the homepage of the Laboratory ofImages Analysis and Digitilization, at the Department of Electrical Engineering of the “Escola de Engenhariade São Carlos – Universidade de São Paulo”, São Carlos, SP, Brazil. This computational scheme was de-signed to provide an interactive tool for the remote user to generate reports and analyze mammographyimages via network, allowing immediate assessment of the results. The scheme was developed by insert-ing a bank of selected digitilized mammography images that are linked to a database containing the reportsprovided by radiologists. Since this process is intended to be used for training in diagnostic evaluation inmammography, a report given by a specialist is provided at the end of each evaluation for comparison withthe user’s report as well as the percentage of correct statements of the user. This scheme, called “LaudosOnline”, is intended to be used as a remote learning tool that allows the user to improve his knowledge onmammography.Key words: Training by the Internet. Mammography. Breast cancer. Distance learning.

Resumo

Abstract

* Trabalho desenvolvido no LADI – Laboratório de Aná-lise e Digitalização de Imagens do Departamento de Enge-nharia Elétrica da Escola de Engenharia de São Carlos –Universidade de São Paulo (EESC-USP), São Carlos, SP.

1. Mestra em Engenharia Elétrica pela EESC-USP.2. Professor Associado do Departamento de Engenha-

ria Elétrica da EESC-USP, Coordenador do LADI.

Endereço para correspondência: Michele Fúlvia Ânge-lo. LADI – Laboratório de Análise e Digitalização de Ima-gens, Departamento de Engenharia Elétrica, EESC-USP.Avenida Trabalhador São-carlense, 400. São Carlos, SP,13566-590. E-mail: mfulvia@unirpnet.com.br

Recebido para publicação em 17/5/2002. Aceito, apósrevisão, em 13/8/2002.

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Uma ferramenta para treinamento na avaliação de imagens mamográficas via Internet

Lumiscan 50 (Lumisys, Inc.). Para dar aopção de escolha ao usuário no momentoda análise das imagens, estas foram arma-zenadas nos formatos bmp e jpeg.

Seguem abaixo as descrições de todasas tabelas que compõem a base de dados“Casos”:

Caso: É responsável pelo armazena-mento de informações como o número docaso, que é a chave primária, o históricoda mulher e os endereços de todas as ima-gens (médio-lateral oblíquo direita e es-querda, crânio-caudal direita e esquerda),nos formatos jpg e bmp, relacionadas àque-la mulher.

Categoria: Armazena as categorias queindicam o risco para câncer de mama parauma mulher. O campo cod_categoria é achave primária desta tabela.

Classifica_Paciente: Compõe a basede dados “Casos” e armazena o padrão damulher. O campo cod_classifica_pacien-te é a chave primária desta tabela.

Evidência: Armazena todas as possi-bilidades de evidências que podem ser de-tectadas em uma mama. O campo cod_evi-dência é a chave primária desta tabela.

Mama: Nela está armazenada a evidên-cia encontrada na mama direita e esquer-da de cada caso. Os campos caso e mamaformam uma chave composta.

Nódulo: Nela estão armazenados todosos casos que possuem a presença de nó-dulo, com suas respectivas características.Os campos caso e mama formam umachave composta, para possibilitar, destaforma, a evidência de nódulo na mama di-reita e esquerda em um mesmo caso.

Nódulo_Calcificação: Nela estão ar-mazenados todos os casos que possuem apresença de nódulo/calcificação com suasrespectivas características. Os campos casoe mama formam uma chave composta,para possibilitar, desta forma, a evidênciade nódulo/calcificação na mama direita eesquerda em um mesmo caso.

Calcificações_Microcalcificações:Nela estão armazenados todos os casos quepossuem a presença de calcificações/mi-crocalcificações, com suas respectivas ca-racterísticas. Os campos caso e mama for-mam uma chave composta, para possibili-tar, desta forma, a evidência de calcifica-ções/microcalcificações na mama direita eesquerda em um mesmo caso.

Figura 1. Relacionamentos da base de dados “Casos”.

Figura 2. Relacionamentos da base de dados “Resposta do usuário”.

Para a obtenção de pontuação do usuá-rio na finalização do laudo, tornou-se ne-cessário armazenar os laudos fornecidospor ele, para comparar com o laudo doespecialista (a referência para avaliação dosistema). Essas informações estão sendo ar-mazenadas em outra base de dados, deno-minada “Resposta do usuário” (Figura 2).

Seguem abaixo as descrições de todasas tabelas que compõem a base de dados“Resposta do usuário”:

Laudo: É nesta tabela que são armaze-nados o caso escolhido, a categoria indi-

cada, a classificação do padrão da mulhere o nome do usuário que forneceu todasessas informações.

Categoria: Armazena as categorias queindicam o risco para câncer de mama parauma mulher. O campo cod_categoria é achave primária desta tabela.

Classifica_Paciente: Armazena o pa-drão mamográfico da mulher. O campocod_classifica_paciente é a chave primá-ria desta tabela.

Evidência: Armazena todas as possi-bilidades de evidências que podem ser de-

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tectadas em uma mama. O campo cod_evi-dência é a chave primária desta tabela.

Mama: Nela está armazenada a evidên-cia encontrada nas mamas direita e esquer-da do caso escolhido pelo usuário. Os cam-pos caso, código_pessoa e mama formamuma chave composta.

Nódulo: Nela estão armazenados todosos casos que tiveram a indicação de pre-sença de nódulo, com suas respectivas ca-racterísticas. Os campos caso, mama ecódigo_pessoa indicam, respectivamente,o caso escolhido pelo usuário, mama di-reita ou esquerda, e o código do usuárioque detectou a presença de nódulo.

Nódulo_Calcificação: Nela estão ar-mazenados todos os casos que tiveram aindicação de presença de nódulo/calcifi-cação, com suas respectivas característi-cas. Os campos caso, mama e código_pessoa indicam, respectivamente, o casoescolhido pelo usuário, mama direita ouesquerda, e o código do usuário que de-tectou a presença de nódulo/calcificação.

Calcificações_Microcalcificações:Nela estão armazenados todos os casos quetiveram a indicação de presença de calci-ficações/microcalcificações, com suas res-pectivas características. Os campos caso,mama e código_pessoa indicam, respec-tivamente, o caso escolhido pelo usuário,mama direita ou esquerda, e o código dousuário que detectou a presença de calci-ficações/microcalcificações.

Pessoa: Nela estão armazenadas todasas informações pessoais do usuário que secadastra para a obtenção de acesso aoscasos do “Laudos Online”. O campo có-digo_pessoa é uma chave primária destatabela.

Pontuação: Nela estão armazenadas asugestão do usuário e a pontuação que eleobteve na avaliação de um determinadocaso.

As páginas que compõem o sistema— denominado de “Laudos Online” — fo-ram desenvolvidas em HTML (“hyper textmarkup language”) e ASP (“active serverpages”), somando um total de 25 páginas.Toda a implementação foi feita com a uti-lização da ferramenta “Visual InterDev”6.0 da Microsoft e a escolha pela criaçãode páginas ASP se deu em função dasmuitas vantagens que elas oferecem, poiscorrespondem a um ambiente para progra-

mação por “scripts” no servidor, utiliza-dos para a criação de páginas dinâmicas,interativas e de alta “performance”. Os“scripts” rodam no servidor e não no clien-te e é o próprio servidor que transformaos “scripts” em HTML padrão, fazendocom que qualquer “browser” do mercadoseja capaz de acessar um “site” que utilizeASP, além do recurso de acesso a bancode dados. Para a realização dos testes daspáginas ASP foi utilizado o Microsoft Per-sonal Web Server (PWS) 4.0, servidor“Web” pessoal, que possibilita a execuçãodas páginas(5).

A página principal do “site” (Figura 3)possui um “menu” que torna disponíveis“links” para a página de acesso aos casos(Dê o seu laudo) e para a página de ca-dastro (Cadastro). Para dar início ao pro-cesso, é necessário que o usuário preen-cha um cadastro e crie uma senha paraacessar os casos que estão armazenadosna base de dados. Uma outra opção do“menu” é a que remete o usuário a umapágina de informações sobre como podeser feito o treinamento (Informações –Laudos Online).

Após o cadastramento, torna-se possí-vel o acesso aos casos que estão disponí-

veis para avaliação. Todos os casos, naverdade, são “links” e, feita a escolha porum deles, o usuário será remetido para apágina “teste_laudo.asp”, na qual o histó-rico da mulher é disponibilizado, assimcomo as imagens do exame mamográfico,que podem ser vistas nos formatos bmp ejpeg. Os ícones que identificam as imagensbmp e jpg são “links” para as páginas“imagens_mama_bmp” e “imagens_ma-ma_jpg”, respectivamente. É transportadopara essas páginas apenas o caso como pa-râmetro, para que, por meio dele, seja fei-ta a seleção das imagens referentes ao casoem estudo.

Para melhor visualização de cada umadas quatro imagens mamográficas dispo-nibilizadas, elas mesmas são “links” paranovas páginas que permitem visualizaçãoem tamanho maior (recurso de “zoom”).

Todas as informações referentes a cadacaso que devem ser preenchidas pelo usuá-rio foram formuladas seguindo o padrãoBI-RADS™(6), adotado pelo Colégio Bra-sileiro de Radiologia, e a primeira infor-mação a ser preenchida pelo usuário en-contra-se na página “teste_laudo.asp” ecorresponde à evidência encontrada namama direita. Preenchida essa informação,

Figura 3. Página principal do “Laudos Online”. Nela se encontram os “links” para a página de acesso aoscasos que estão armazenados na nossa base de dados e para o formulário que deve ser preenchido portodos os usuários que queiram fazer o treinamento.

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será remetido para a página corresponden-te à sua escolha, pois cada evidência pos-sui suas características próprias.

Quando o usuário detectar a presençade nódulo, ele terá que preencher infor-mações como a forma do nódulo (redon-do, oval, lobular, irregular ou distorçãoarquitetural), o tipo da lesão (denso/radio-paco), se há presença de calcificações as-sociadas (sim/não), e onde o nódulo estálocalizado.

Para a detecção de calcificações/micro-calcificações, as informações a serem pre-enchidas são outras: tipo (tipicamente be-nignas, intermediárias ou provavelmentemalignas), forma (calcificações de pele,calcificações vasculares, grosseiras — tipo“pipoca” —, bastonetes, redondas, comcentro translúcido, casca de ovo, leite-de-cálcio, calcificações de sutura, puntifor-mes, amorfas, pleomórficas ou ramifica-das), distribuição (única, agrupadas, linea-res, segmentares, regionais ou difusas),localização (quadrante superior, quadranteinferior, quadrante lateral, quadrante me-dial, região retroareolar ou região axilar),lado (direito/esquerdo), devendo-se tam-bém fazer a verificação de presença deachados associados (sim/não), distinguin-do entre retração de pele, retração de ma-milo (ou inversão), espessamento de pele,espessamento trabecular, lesão de pele,adenopatia axilar e distorção arquitetural,caso identifique algo, e indicar a sua loca-lização e lado.

A evidência de nódulo/calcificação de-tectada pelo usuário o levará a preenchertodas as informações relacionadas ao nó-dulo mais as referentes à calcificação. Já anão-identificação de qualquer evidêncialeva o usuário para o próximo processo,sem a necessidade de nenhum preenchi-mento referente a esta escolha.

Todo este processo de detecção que ousuário realiza com o preenchimento deinformações é feito tanto para a mama di-reita como para a esquerda. Em seguida, énecessário classificar o padrão da mulhere, principalmente, a categoria na qual estáinferido o risco para câncer de mama (deacordo com o padrão BI-RADS™): cate-goria 1: negativa (0%); categoria 2: acha-dos benignos (também um exame negati-vo) (0%); categoria 3: achados provavel-mente benignos (< 2%); categoria 4: acha-

dos suspeitos — considerar biópsia (2–90%); categoria 5: altamente sugestivos demalignidade (> 90%).

Após o preenchimento das últimas in-formações para a finalização do laudo dousuário, este é remetido à página que lhedará a sua porcentagem de acerto, as in-formações resultantes da sua avaliação eo laudo do especialista que avaliou origi-nalmente o caso (armazenado na base dedados), para comparação (Figura 4). Aporcentagem de acerto é obtida através dacomparação entre os dados armazenadosna base “Casos” e as respostas dadas pelousuário em relação a um determinado casoque foram gravadas na base “Resposta dousuário”. Cada resposta correta dada pelousuário, isto é, igual à dada previamentepelo especialista, possui um peso para que,ao final de todas as comparações, possaser dada então a porcentagem de acertodo usuário (Tabelas 1 e 2). Nesta página ousuário ainda pode preencher o campo desugestão e finalizar o treinamento clican-do sobre o botão Enviar, o qual o remete-rá à página que agradece o seu acesso ao“site” e disponibiliza a escolha de um novocaso para dar seu laudo por intermédio deum “link”.

Todo o programa correspondente aotreinamento está armazenado no “site”“Laudos Online”, que pode ser acessadopor um “link” de acesso junto à página deInternet do Laboratório de Análise e Digi-talização de Imagens (Departamento deEngenharia Elétrica – EESC/USP, SãoCarlos, SP), no seguinte endereço: http://www.sel.eesc.sc.usp.br/ladi

RESULTADOS E DISCUSSÃO

Todos os resultados deste trabalho fo-ram obtidos com base no acesso de volun-tários ao “site”, tanto os com experiênciano assunto — como, por exemplo, masto-logistas, radiologistas, ginecologistas e es-tudantes de graduação em medicina ou re-sidentes com conhecimento na área —quanto aqueles sem qualquer experiênciaem análise de imagens mamográficas, mascom interesses ou trabalhos relacionadosao tema.

No período de um mês (julho/2001),quando o “site” começou a funcionar, fo-ram cadastrados 22 usuários, sendo 14 semexperiência, 6 estudantes com experiên-cia em análise de imagens mamográficas e2 médicos da área. Os laudos registrados

Figura 4. Página onde é mostrada a porcentagem de acerto do usuário, o resultado final do laudo dado porele e o do especialista. Ao descer a barra de rolagem, encontra-se um campo de sugestão, que o usuáriopode utilizar para fazer suas sugestões de melhorias para o treinamento.

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durante esse tempo totalizaram 35, dosquais 17 produzidos por usuários sem co-nhecimento algum em análise de mamo-gramas, 12 elaborados por estudantes daárea e 6 realizados por especialistas.

A construção dos gráficos foi feita ba-sicamente com a utilização das porcenta-gens de acertos obtidas pelos usuários, poisfoi por meio desta informação que se tor-nou possível verificar a relação entre a pro-fissão e os anos de experiência em análisede imagens mamográficas de um usuário eas maiores porcentagens de acertos. Háuma diferença significativa de porcenta-gens de acertos entre aqueles que já tra-balham há algum tempo com análise demamografias e os estudantes, podendo servista, dessa forma, a grande importânciade treinamentos para uma melhor forma-ção de um futuro profissional. Como erade se esperar, os laudos feitos pelos usuá-rios que não possuem experiência são osque menos se igualam aos laudos que es-tão armazenados na base de dados forne-cidos por especialistas.

O gráfico da Figura 5 mostra a médiade acertos obtida pelos usuários que de-ram seus laudos através do “site” “LaudosOnline”. Esta média foi calculada utilizan-do as porcentagens de acerto de todos oslaudos dados por cada tipo de usuário edividida pela sua quantidade. Os usuárioscom experiência em análise de imagensmamográficas obtiveram média de 95,5%de acerto, os estudantes com conhecimen-to nesta área, 80%, e os usuários sem ne-nhuma experiência, 34,6%. Pode-se veri-ficar, por este gráfico, uma diferença de15,5% entre um usuário que possui algunsanos de experiência a mais em relação aum estudante que está iniciando na áreade análise de mamogramas. A diferença éainda maior quando comparada à médiaobtida pelos usuários sem nenhuma expe-riência em relação ao profissional que jáatua na área, que é de 60,9% e 45,4% emrelação aos estudantes que já possuem al-gum conhecimento no assunto.

A Tabela 3 demonstra o índice médiode erro para cada tipo de usuário que cons-titui a base de respostas, sendo que osusuários com experiência em análise deimagens mamográficas obtiveram índicemédio de erro de 0%, tanto para as evi-dências identificadas na mama direita e na

Tabela 2 Resumo de como estão distribuídos os pesos utilizados para o cálculo da porcentagem deacerto do usuário.

Campos a serem preenchidos

Evidência da mama direita

Evidência da mama esquerda

Pesos referentes às questões da evidência da mama direita

Pesos referentes às questões da evidência da mama esquerda

Questões referentes à mulher e ao laudo

Total

Pesos

20

20

20

20

20

100

Tabela 1 Pesos utilizados para o cálculo da porcentagem de acerto do usuário.

Campos a serem preenchidos

Evidência (Nódulo, Calcificação/Microcalcificação,Nódulo/Calcificação)

Nenhuma evidência

Nódulo

• forma do nódulo

• tipo da lesão

• calcificação associada

• localização da calcificação associada

Total

Calcificação/Microcalcificação

• tipo – forma

• forma

• distribuição

• localização da calcificação/microcalcificação

• lado da calcificação/microcalcificação

• presença de achados associados (sim/não)

• achados associados

• localização dos achados associados

• lado do achado associado

Total

Nódulo/Calcificação

• forma do nódulo

• tipo da lesão

• calcificação associada

• localização do nódulo

• tipo – forma da calcificação

• forma da calcificação

• distribuição

• localização da calcificação

• lado da calcificação

• presença de achados associados (sim/não)

• achados associados

• localização dos achados associados

• lado do achado associado

Total

Questões referentes à mulher e ao laudo

Classificação do padrão da mulher

Categoria

Total

Mama direita

20

40

5

5

5

5

20

3

3

2

2

2

2

2

2

2

20

2

1,5

1,5

1,5

3

3

2

2

2

2

2

2

2

20

Mama esquerda

20

40

5

5

5

5

20

3

3

2

2

2

2

2

2

2

20

2

1,5

1,5

1,5

3

3

2

2

2

2

2

2

2

20

10

10

20

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Uma ferramenta para treinamento na avaliação de imagens mamográficas via Internet

esquerda quanto na classificação do pa-drão da mulher, enquanto para a catego-ria de classificação do caso o índice mé-dio de erro foi de 3,5% (Figura 6). Os es-tudantes com experiência em análise pro-duziram porcentual de erro de 5% para asevidências identificadas nas mamas direi-ta e esquerda, 20% para a classificação dopadrão da mulher e 30% para a categoriaem que o caso é classificado (Figura 7). Jápara os usuários sem nenhuma experiên-cia, o índice médio de erro foi mais eleva-

do em relação aos laudos dados pelos es-pecialistas e estudantes: 46,6% para evi-dências indicadas nas mamas direita e es-querda, 50% para a classificação do pa-drão da mulher e 50% para a categoria emque o caso é classificado (Figura 8).

Pela manifestação dos voluntários querealizaram os testes até aqui, a realizaçãodo treinamento é simples e de fácil com-preensão. A escolha pela criação de cam-pos a serem preenchidos para a formaçãodo laudo no final do processo de avalia-

ção de um caso se deu pelo fato de tornarpossível a comparação entre as informa-ções preenchidas pelo usuário e os dadoscontidos na base de dados, pois, se dispo-nibilizássemos apenas o histórico de umcaso e suas respectivas imagens e deixás-semos livre a criação do laudo pelo usuá-rio, seria necessária a utilização de técni-cas como a lógica “fuzzy”, que possibilitaa habilidade de modelar dados incertos ouambíguos encontrados freqüentemente navida real.

Tabela 3 Índice médio de erro dos usuários que deram seus laudos.

Índice médio de erro

0%

0%

3,5%

5,0%

20,0%

30,0%

46,6%

50,0%

50,0%

Tipo de usuário

Usuários com experiência em análise de imagens mamográficas

Estudantes com experiência em análise de imagens mamográficas

Usuários sem nenhuma experiência e análise de imagens mamográficas

Campos preenchidos pelos usuários

Evidência identificada nas mamas direita e esquerda

Classificação do padrão da mulher

Categoria em que o caso é classificado

Evidência identificada nas mamas direita e esquerda

Classificação do padrão da mulher

Categoria em que o caso é classificado

Evidência identificada nas mamas direita e esquerda

Classificação do padrão da mulher

Categoria em que o caso é classificado

Figura 8. Gráfico retratando o índice médio de erros dos usuários sem nenhu-ma experiência em análise de imagens mamográficas.

Figura 5. Gráfico retratando as médias de acertos dos usuários por classes. Figura 6. Gráfico retratando o índice médio de erros dos usuários com expe-riência em análise de imagens mamográficas.

Figura 7. Gráfico retratando o índice médio de erros dos estudantes com expe-riência em análise de imagens mamográficas.

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No entanto, ao definir entre deixar ousuário dar o seu laudo livremente ou fazê-lo navegar por páginas com formulários aserem preenchidos, chegamos à conclusãode que a segunda opção daria ao usuáriomaior direcionamento na elaboração dolaudo, já que o sistema se responsabilizaem apresentar as informações que devemser avaliadas em cada página, criando, des-ta forma, uma maior interatividade com ousuário. Isto se comprova quando anali-sados os laudos registrados fornecidos porusuários sem nenhum conhecimento emanálise de imagens mamográficas, finali-zados apenas com o auxílio das instruçõesindicadas durante o treinamento. Alémdisso, essa formulação se mostrou parti-cularmente adequada pelo fato de dirigira confecção do laudo final e, por conse-guinte, o treinamento, de acordo com opadrão BI-RADS™. É, assim, uma formade padronizar o laudo mamográfico nopróprio processo de aprendizado.

Considerando que o objetivo principaldeste trabalho é o aprimoramento de es-tudantes e recém-ingressantes na área deanálise de mamogramas, como principaisvantagens do treinamento desenvolvidopoder-se-iam citar:• Possibilidade de avaliar os conhecimen-

tos, já que ao final de cada laudo é dada

a porcentagem de acerto obtida pelousuário.

• Estudo de vários casos (atualmente, es-tão disponíveis 85 casos, todos com lau-dos dados por especialista da área; fu-turamente, pretende-se ampliar esse uni-verso de acordo com as necessidades).

• Acesso fácil e rápido: o treinamento po-de ser feito em casa, no trabalho, na fa-culdade, via Internet.

• Qualquer “browser” do mercado é ca-paz de acessar o “site” de treinamento,devido ao fato de toda a implementa-ção ter sido feita em ASP, em que todosos “scripts” rodam no servidor e não nocliente, e é o próprio servidor que trans-forma os “scripts” em HTML padrão.

CONCLUSÕES

Este trabalho foi desenvolvido com oobjetivo de estabelecer um canal pelo qualse possa auxiliar o aprimoramento princi-palmente de estudantes e recém-ingressan-tes na área de análise das imagens prove-nientes de exames mamográficos.

Toda a implementação foi realizadabuscando a criação de um “site” simples ede fácil navegação, para possibilitar, des-sa forma, uma maior interatividade do sis-tema com o usuário.

Avaliamos que a “performance” do sis-tema desenvolvido foi satisfatória, já que,através desta ferramenta disponibilizadavia Internet, possibilitou o acesso de pes-soas não só da área médica, mas tambémde pesquisadores de áreas afins (como en-genharia, física e computação) que estãoempenhados no desenvolvimento de es-quemas CAD (“computer-aided diagno-sis”) e na elaboração de cursos/treinamen-tos. De fato, pode cumprir sua finalidadede auxiliar e aprimorar os estudantes e re-cém-ingressantes para a avaliação de ima-gens mamográficas digitais, já que esta nãoé uma tarefa fácil na prática médica.

REFERÊNCIAS

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