REVISTA ARGENTINA DE ENDOCRINOLOGÍA Y METABOLISMO
DE OLIVEIRA ANDRADE LJ1, CORREIA MATOS DE OLIVEIRA L2, DE OLIVEIRA LM3, VINHAES BITTENCOURT AM4, DE CARVALHO LOURENÇO LG5, CORREIA MATOS DE OLIVEIRA G6
El objetivo del trabajo fue emplear la lógica Fuzzy para ayudar en el diagnóstico y el grado de malignidad de los nódulos tiroideos mediante ecografía. Se realizó un estudio transversal en el que se evaluaron 75 resultados de exámenes de pacientes con un nódulo tiroideo. Se evaluaron los siguientes hallazgos ecográficos empleando una puntuación cuantitativa: no sospechoso, poco sospechoso, moderadamente sospechoso y altamente sospechoso. Las características ecográficas evaluadas para la sospecha de malignidad se basaron en los siguientes componentes del nódulo: composición, ecogenicidad, forma, margen y focos ecogénicos, clasificados mediante el Sistema de Datos e Informes de Imágenes Tiroideas del Colegio Americano de Radiología (American College of Radiology Thyroid Imaging Data and Reporting System). Se construyó una clasificación de los nódulos tiroideos combinando la puntuación ecográfica y el Sistema Bethesda para la notificación de citopatología tiroidea mediante lógica difusa. La hipoecogenicidad y las microcalcificaciones fueron las puntuaciones que mostraron la mejor interacción con la malignidad en ecografía, mientras que la forma y el margen mostraron los menores errores de estimación en comparación con la composición. Se propuso una clasificación de los nódulos tiroideos basada en el intervalo de confianza del 95% de la hipoecogenicidad y las microcalcificaciones: no sospechoso (< 24.6); poco sospechoso (24.6 – 48.0); moderado (48.1 – 64.5); moderadamente sospechoso (64.6 – 77.0); muy sospechoso (77.1 – 92.7); y maligno (> 92.7). En conclusión, a través de la lógica Fuzzy, se construyó una clasificación para los nódulos tiroideos diagnosticados por ultrasonido basada en la ecogenicidad y las microcalcificaciones nodulares, con una aplicación práctica sencilla. Sin embargo, la clasificación de los nódulos tiroideos aún debe ser respaldada clínicamente por hallazgos anatomopatológicos.
The objective was to employ fuzzy logic to auxiliary in diagnosis and malignancy grade of thyroid nodules by ultrasound. A cross-sectional study evaluating 75 exams results from patients with a thyroid nodule was done. The following ultrasound findings were evaluated employing a quantitative score: not suspicious, not very suspicious, moderately suspicious, and highly suspicious. The echographic features evaluated for suspicion of malignancy were based on the following nodule components: composition, echogenicity, shape, margin, and echogenic foci, graded using the Thyroid Imaging Data and Reporting System by the American College of Radiology. By combining ultrasound scoring and the Bethesda System for Reporting Thyroid Cytopathology using fuzzy logic, a classification for thyroid nodules was constructed. Hypoechogenicity and microcalcifications were the findings that showed the best interaction with malignancy on ultrasound, while shape and margin showed the smallest estimation errors when compared with composition. A classification for thyroid nodules was suggested based on the 95% confidence interval of hypoechogenicity and microcalcifications: not suspicious (< 24.6); not very suspicious (24.6 – 48.0); moderate (48.1 – 64.5); moderately suspicious (64.6 – 77.0); highly suspicious (77.1 – 92.7); and malignant (> 92.7). In conclusion, a classification for ultrasound-diagnosed thyroid nodules was constructed using fuzzy logic, based on echogenicity and the presence of nodular microcalcifications. This classification has a simple and practical application. However, the classification of thyroid nodules should still be supported by clinical findings from anatomopathological examinations.