COMBATE A EPIDEMIAS
Inteligência artificial é arma para diagnosticar COVID-19
O projeto de telemedicina quer produzir um sistema inteligente – redes neurais artificiais com aprendizado profundo, conhecido como deep learning – para a triagem e diagnóstico de pacientes infectados com SARS-COV-2 utilizando o processamento automático de imagens produzidas pelas radiografias, tomografias e ultrassonografias do tórax.
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Publicado em 16/09/2020 14h27 Atualizado em 01/11/2022 13h14
Estudo de imagens do tórax ajuda a criar banco de dados para identificar presença e estágio do coronavírus nos pulmões.
Um sistema inteligente para a triagem e diagnóstico de infectados com o vírus SARS-COV-2. Essa foi uma das propostas da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) selecionadas para receber investimentos do Programa de Combate a Epidemias da Coordenação de desenvolvimento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). Coordenado por José Manoel de Seixas, professor de Engenharia Elétrica da instituição, o projeto trabalha com o processamento automático de imagens produzidas pelas radiografias, tomografias e ultrassonografias feitas do tórax dos pacientes.
O principal aliado para a criação do sistema é um aparelho de uso  bastante comum na rotina hospitalar: o ultrassom. Embora não consiga fazer uma imagem anatômica do pulmão, a máquina consegue mostrar uma mancha diferente na região, dependendo da condição de saúde do próprio órgão. “No caso da COVID-19, como o pulmão não tem somente ar, mas outros líquidos, começa a haver uma outra interação do ultrassom e aparecem manchas verticais, chamadas ‘linhas b’, que indicam que o pulmão está comprometido de alguma forma”, explica Wagner Coelho, professor do Programa de Engenharia Biomédica da UFRJ.
O projeto de sistema de inteligência artificial usará as imagens geradas, juntamente com outros dados do paciente, para identificar a presença do coronavírus nos pulmões de forma rápida e eficiente. A principal vantagem do uso do ultrassom é a existência de um modelo manual do aparelho. Nesta versão portátil, a imagem sai no celular. Então é muito vantajoso  para o atendimento à população de locais remotos, sem acesso rápido a um hospital.
O processo pretende ser ágil. Por ele um técnico faz as imagens com o ultrassom portátil e, pelo próprio telefone manda, via internet, para uma central. Wagner Coelho fala sobre a medicina a distância: “É isso que se chama de telemedicina. Os dados são coletados num lugar em que não tem a infraestrutura e manda para um centro que reúne essas informações. Em seguida alguém decide sobre o paciente que está  longe”. Ao final, um banco de dados é preparado para classificar cada tipo de mancha. Desse modo o sistema saberá o que cada uma delas quer dizer. Isso permite, inclusive, o acompanhamento do paciente.
Bolsista da CAPES, Fellipe Allevato, fisioterapeuta e doutorando em Ultrassonografia Pulmonar, trabalha no projeto e explica que, apesar de ser muito usado como meio de diagnóstico de síndromes respiratórias, nem todos os elementos que surgem na imagem de ultrassonografia do pulmão são plenamente entendidos pela literatura científica. “Minha expectativa é gerar um material que simule os principais tipos de imagem de doença pulmonar com ultrassonografia para que, no atendimento de emergência, profissionais que não usem habitualmente o ultrassom na prática possam fazer o diagnóstico específico para essas doenças”, encerra Allevato.
(Brasília – Redação CCS/CAPES)
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        Tags: TELEMEDICINAULTRASSOMIMAGENSDEEP LEARNINGUFRJCOPPECOVID-19SARS-COV-2INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL