O Netherlands Cancer Institute combina investigação de excelência com uma clínica oncológica especializada, acelerando a aplicação de descobertas científicas na prática clínica.
Estivemos em conversa com Sara Oliveira, investigadora pós-doutorada em patologia computacional no NKI e antiga investigadora do INESC TEC.
Como surgiu a colaboração entre o NKI e o INESC TEC?
Em 2016, entrei no INESC TEC como investigadora, tendo realizado a minha tese de doutoramento no VCMI, sob orientação do investigador Hélder Oliveira e do Professor Jaime Cardoso. No final do PhD decidi abraçar um desafio no estrangeiro e, em janeiro de 2023, mudei-me para Amesterdão, onde sou investigadora de pós-doutoramento no grupo de Patologia Computacional do The Netherlands Cancer Institute (NKI). No seguimento do meu doutoramento, manter a colaboração com o INESC TEC e, particularmente, com o Professor Jaime Cardoso, foi algo muito natural, tendo em conta a já vasta experiência no tópico e os bons resultados de projetos anteriores.
O que destaca nesta parceria?
Destaco a complementaridade. O NKI oferece acesso a dados clínicos, conhecimento especializado em patologia e oncologia e uma visão translacional, enquanto o INESC TEC se destaca pelo rigor técnico e pela capacidade de inovação em algoritmos e pipelines de inteligência artificial (IA).
No âmbito da supervisão conjunta de teses e do intercâmbio de estudantes, que experiências ou aprendizagens considera mais valiosas?
A experiência mais valiosa é a exposição dos estudantes a diferentes perspetivas científicas e a oportunidade de trabalhar em problemas que atravessam fronteiras disciplinares.
Além disso, as teses em co-supervisão permitem formar perfis altamente multidisciplinares e flexíveis, capazes de comunicar com engenheiros, patologistas e investigadores biomédicos.
Quais têm sido os principais desafios ao trabalhar com análise de imagens ou algoritmos de IA em patologia digital nesta colaboração?
Os maiores desafios estão relacionados com o volume de dados, os requisitos computacionais e a necessidade de equilibrar desempenho com interpretabilidade. Em patologia computacional, analisamos imagens de grande dimensão, o que requer uma infraestrutura computacional robusta, bem como estratégias eficientes de armazenamento, processamento e treino de modelos. Para além disso, existe a necessidade constante de equilibrar o desempenho dos modelos de IA com a sua interpretabilidade. Embora modelos mais complexos tendam a obter melhores resultados, é essencial que as decisões sejam explicáveis e clinicamente compreensíveis, de forma a garantir confiança e adoção por parte dos patologistas.
O que valoriza nesta experiência com o INESC TEC?
A excelência da equipa do VCMI. O grupo tem um forte rigor científico e também uma grande flexibilidade e curiosidade para experimentar e explorar abordagens inovadoras. Para além disso, o ambiente colaborativo é uma mais-valia para os alunos, já que têm sempre alguém disponível para ajudar. É ótimo ver que os valores do grupo se mantêm!
O que podemos esperar desta colaboração nos próximos anos?
Nos próximos anos, espero um reforço significativo da investigação conjunta, com mais projetos em patologia computacional e em modelos multimodais. Acredito que a parceria continuará a produzir resultados relevantes e a aproximar a investigação do impacto real na prática clínica.
Notícias, atualidade, curiosidades e muito mais sobre o INESC TEC e a sua comunidade!
