Em desenvolvimento desde 2020, ápice da pandemia da Covid-19, um novo método baseado em inteligência artificial (IA) agora consegue mapear com precisão os danos da doença nos pulmões de pacientes infectados. O mecanismo foi criado por pesquisadores do Laboratório de Computação de Imagens Médicas da Unicamp, em Campinas (SP), e sinaliza partes afetadas por meio de imagens de tomografia computadorizada.
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Os médicos tinham necessidade de estimar quão comprometido o pulmão estava e acompanhar se a pessoa estava melhorando ou piorando. Para que isso acontecesse, existe uma necessidade de você, a partir de uma tomografia, medir a área comprometida. Isso até então era feito visualmente. O médico olhava e dizia ‘isso é leve, isso é severo’, de uma forma subjetiva, sem um número.
Pesquisadora Letícia Rittner, professora da Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação.
Segundo Rittner, o método encontra as regiões “borradas” da imagem, que geralmente indicam comprometimento do pulmão por doenças, “e delimita as bordas, conseguindo dar um número preciso dizendo, por exemplo, que 82% do pulmão está comprometido”.
Como a IA aprendeu a fazer isso?
O treinamento da IA para ela diferenciar pulmões saudáveis de comprometidos consistiu na apresentação de diversas imagens de exemplo ao algoritmo, permitindo a identificação do perímetro do órgão.
Assim, o método passou identificar as “bordas” dos pulmões e, na sequência, calcular automaticamente o volume de áreas afetadas. “Ele foi treinado em imagens do mundo todo”, acrescentou a pesquisadora, explicando que hoje o método funciona em diversos contextos, imagens e equipamentos de tomografia de diferentes países.
IA e Covid: os próximos passos
As pesquisas já estudam o mecanismo aplicado aos efeitos da covid longa, condição em que os sintomas da doença persistem por mais de três meses. Embora os resultados dos estudos sejam preliminares, o método indicou haver um nível menor de acometimento dos pulmões entre pacientes vacinados contra o coronavírus.
Atualmente, o método está disponível na internet para uso de pesquisadores. Quanto à aplicação na rede pública, Rittner explica que, no momento, questões tecnológicas são o maior impeditivo para a utilização do recurso, já que ele exige o uso de computadores adequados nas unidades de atendimento.
Com informações do G1
Fonte: Olhar Digital
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