Plataforma lançada pelo Hospital das Clínicas da USP utiliza imagens de raios-X e tomografias de pessoas contaminadas para identificar novos casos da doença.
O diagnóstico de pessoas infectadas com o novo coronavírus tem se mostrado um desafio para os serviços de saúde. A técnica mais precisa disponível atualmente são testes moleculares de PCR (sigla em inglês para Reação em Cadeia da Polimerase) em tempo real, que utilizam uma combinação de saliva, muco e células de pacientes para detectar a presença de material genético do vírus. Mas a demora nos resultados do teste e a limitação de reagentes para sua realização têm motivado pesquisadores a encontrar soluções de diagnóstico complementares. O Hospital das Clínicas da Universidade de São Paulo (HC-USP) encontrou na inteligência artificial um aliado importante para diagnosticar a doença.
A plataforma lançada pelo HC, em parceria com outras instituições, reúne 600 imagens de raios-X e tomografias de pulmão de pacientes com suspeita ou que testaram positivo para o novo coronavírus. Um algoritmo computacional analisa as imagens e identifica padrões de comprometimento pulmonar. Em geral, a pneumonia provocada pelo novo coronavírus causa manchas opacas nos pulmões, ao contrário de manchas brancas que caracterizam outras pneumonias. Depois que o algoritmo aprende a identificar padrões da doença, ele é capaz de analisar imagens de pacientes novos e indicar a probabilidade das novas imagens corresponderem a uma infecção semelhante à Covid-19.
Análise de radiografia de pulmão. Imagem: Morsch.
Além de raios-X e tomografias, a plataforma vai utilizar dados clínicos dos pacientes, como sexo, idade, fatores de risco e necessidade de internação. O objetivo é que a plataforma não substitua os testes, mas agilize a triagem de pacientes nas unidades de saúde, auxiliando nos casos em que o resultado do teste molecular ainda não está disponível ou quando é um falso-negativo, ou seja, o paciente tem a infecção, mas o teste rápido de amostra sanguínea não foi capaz de detectar. O conjunto de dados na plataforma também é uma ferramenta que pode ser usada para entender melhor a ocorrência da doença, o quadro de evolução e o perfil de pessoas infectadas.
A eficiência do sistema aumenta com a quantidade de dados disponíveis para treinar o algoritmo. Por isso, a plataforma é aberta para que outras instituições cadastrem imagens e também utilizem o banco de dados para treinar algoritmos desenvolvidos no Brasil. Atualmente, o algoritmo utilizado na plataforma é importado, mas uma versão nacional é importante para aumentar o ajuste às características específicas da população brasileira, como pirâmide etária.
Técnicas de aprendizado de máquina permitem que algoritmos reconheçam padrões em bancos de imagens. Fonte: Pixabay.
A inteligência artificial também tem sido testada para diagnóstico de Covid-19 utilizando dados de exames de sangue dos pacientes. Nesse caso, o algoritmo foi treinado com informações sobre células sanguíneas que compõem o sistema imunológico, como linfócitos, leucócitos e granulócitos. A taxa de acerto no diagnóstico chegou a 78%. O projeto, que está em processo de ampliação do banco de dados e validação da eficácia, é fruto de uma parceria entre o Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde (Labdaps) da USP e o Hospital Israelita Albert Einstein.
News: Luanne Caires
Fontes:
HC da USP lança plataforma para diagnosticar coronavírus por inteligência artificial (Folha de S. Paulo)
Em estudo brasileiro, inteligência artificial acerta maioria dos diagnósticos de coronavírus (Folha de S. Paulo)
Start-up usa inteligência artificial para detectar coronavírus em exames de raios X (O Globo)
(Editoração: André Pessoni)