Inteligência artificial pode auxiliar análise de gravidade de casos de Covid-19

Cientistas canadenses desenvolveram uma inteligência artificial que através da imagem de radiografia do tórax é capaz de identificar quais pacientes apresentam infecção grave por Covid-19 e precisam de atendimento urgente.

               
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Casos graves de Covid-19 podem se tornar mais fáceis de se avaliar com uma nova tecnologia de inteligência artificial (IA) desenvolvida por pesquisadores da Universidade de Waterloo, no Canadá. O estudo que começou há mais de um ano teve seu primeiro artigo publicado em novembro de 2020 e o segundo em abril de 2021, ambos na Nature Scientific Reports. A conclusão dos cientistas é que o novo recurso apresenta uma precisão promissora para identificar quadros clínicos preocupantes.

Baseado em uma técnica de aprendizagem de rede neural profunda na qual os cientistas nomearam de “COVID-Net S”, a IA foi treinada para analisar a infecção nos pulmões através de radiografias do tórax onde investiga sua extensão e opacidade. Em testes, a inteligência artificial foi capaz de avaliar os quadros clínicos com a mesma assertividade dos radiologistas especialistas.

O projeto tem como objetivo a análise de tórax devido ao fato deste servir como um método de triagem de casos de infecção por coronavírus. Nessas ocasiões, a radiografia dessa região apresenta indicadores visuais com anormalidades, o que permite entender o quão grave é o quadro de cada paciente.

“Avaliar a gravidade de um paciente com COVID-19 é uma etapa crítica no fluxo de trabalho clínico para determinar o melhor curso de ação para tratamento e cuidado, seja admitir o paciente na UTI, administrar terapia com oxigênio ou colocar o paciente em um ventilador mecânico”, explica Alexander Wong, professor de engenharia de projeto de sistemas da Universidade de Waterloo e co-fundador da DarwinAI, startup integrante do estudo.

Além da Covid-Net apresentada no primeiro estudo, os cientistas apresentaram também a COVIDx, um conjunto de dados de referência composto por 13.975 imagens de 13.870 casos de pacientes obtidos a partir de cinco repositórios. Os dados são de acesso aberto e foram utilizados no treinamento da IA desenvolvida pelos cientistas.

Os autores do estudo defendem que a tecnologia apresenta um grande potencial para ser uma ferramenta eficaz no apoio à tomada de decisão dos profissionais em linha de frente, além de otimizar a eficiência clínica dos sistemas de saúde, que durante a pandemia têm ficado sobrecarregados. Essa foi a conclusão mesmo considerando algumas limitações, como o fato das informações iniciais dos exames terem sido feitas por radiologistas e não máquinas, falta de resultados funcionais e qualidade e resolução variada das imagens.

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