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Inteligência artificial aplicada ao raio-x ajuda no diagnóstico de Covid-19

Estudo é realizado por três universidades do Paraná.
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Três universidades do Paraná desenvolveram um método de apoio a diagnósticos de causas de pneumonia empregando inteligência artificial em procedimentos utilizando raio-x. O método pode auxiliar na detecção de covid-19. Até o momento, os pesquisadores conseguiram taxa de assertividade de 90% de detecção da doença.

(Arquivo/Carol Garcia)

A investigação está sendo desenvolvida por um grupo de pesquisadores de três instituições: Pontifícia Universidade Católica (PUC-PR), Universidade Estadual e Maringá (UEM) e Universidade Federal Tecnológica do estado (UTFPR).  

Atualmente, exames de tomografias já são adotados como forma de identificar indícios do que pode ser uma complicação no pulmão em decorrência da infecção pelo novo coronavírus. Este tipo de procedimento contribui para a análise clínica que já é admitida como forma de confirmação de casos em mudanças recentes divulgadas pelo Ministério da Saúde.

A diferença do sistema desenvolvido pelos pesquisadores paranaenses é o auxílio de análises realizadas por meio de inteligência artificial para realizar a avaliação do que causou uma pneumonia a partir de raios-x da região do tórax. Dentre as motivações, a tecnologia identificou os casos de covid-19 com taxa de acerto de 90%.

Rodolfo Pereira, idealizador da pesquisa e estudante do Programa de Pós-Graduação em Informática da PUC-PR, explica que a solução foi pensada a partir da demanda de encontrar formas de diagnosticar a covid-19, mas que pode também servir para indicar o quadro relacionado a uma pneumonia e subsidiar a indicação de tratamento pelos médicos.

Ele destaca que o sistema não é uma forma autônoma de diagnóstico, mas um recurso de apoio que pode ser útil uma vez que parte de imagens de raio-x e dispensa o uso de um tomógrafo. “A gente acredite que o sistema não é 100% seguro. Mas a questão é que a máquina de raio-x é presente em muitos postos de atendimento, inclusive em cidades do interior”, salienta.    

“Em um cenário mais caótico, um sistema como este poderia ser útil em um momento de primeira triagem. Ou do pessoal que está no interior e precisa ser encaminhado para outros locais para ter diagnóstico mais apropriado. Tomografia é exame mais caro, mais custoso e talvez demore mais”, complementa o professor do Programa de Pós-Graduação em Informática da PUC-PR Carlos Silla, orientador da pesquisa.

Agora as equipes pretendem apresentar o projeto à Comissão Nacional de Ética em Pesquisa (Conep) com vistas a firmar parcerias com hospitais. Isso porque o sistema melhora na medida em que se analisam mais imagens. Até o momento, ele avaliou 1.144 imagens de pneumonias. Mas com o aumento da base de dados a taxa de acerto também pode ser ampliada.

Por Jonas Valente – Repórter da Agência Brasil

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