Aplicativo usa inteligência artificial e radiografias para combate ao novo coronavírus

O aplicativo Marie Curie, criado em Ribeirão Preto, pode se tornar um importante aliado para os profissionais de saúde no combate ao novo coronavírus. Liderado pela pesquisadora Paula Cristina dos Santos, voluntária no projeto “Supera Ação”, do Supera Parque de Inovação e Tecnologia, o aplicativo utiliza inteligência artificial para identificar pacientes infectados a partir de imagens da radiografia do pulmão.

Para a ajuda no diagnóstico, o profissional de saúde pode acessar o aplicativo por meio de uma assistente virtual no WhatsApp. “A ideia é que ele possa enviar, do próprio celular, imagens da radiografia do pulmão dos pacientes, além de informações complementares por texto ou comando de voz. A partir das imagens enviadas para a plataforma, o aplicativo realiza uma triagem por lote, informando os casos suspeitos de COVID-19 ao profissional”, explica a pesquisadora.

Em uma segunda etapa do projeto, os pesquisadores preveem a possibilidade de destacar regiões de vidro fosco – padrão de imagem que indica Inflamação alveolar aguda – e realizar a predição da suspeita de diagnóstico de COVID-19 por meio de parâmetros extraídos, capazes de indicar se as regiões com inflamação e vidro fosco são biomarcadores da doença.

Na primeira etapa do projeto, os pesquisadores unificaram dados de imagem de 3,5 mil radiografias de pulmão de pacientes, agrupadas em três diferentes categorias, determinadas por um modelo probabilístico de seleção: Pneumonia Tipo 1 (tuberculose, Streptococcus Pneumoniae); Pneumonia Tipo 2 (malária; dengue); e Pneumonia tipo 3 (COVID-19).

“Em seguida, realizamos uma análise estatística, usando algoritmo de inteligência artificial capaz de distinguir os pacientes em três diferentes grupos, sendo COVID-19, tuberculose ou sem nenhuma doença”, explica Santos.

As imagens foram obtidas a partir de repositórios de países como Brasil, China, Estados Unidos e Itália.

A partir da separação das imagens em grupos, foram detectadas características comuns às imagens, de acordo com a doença. “Foram identificadas 144 características, sendo 42 específicas da COVID-19. Percebemos que essas características também têm níveis, dependendo do estágio da doença: mais leve, moderado e grave”, diz Santos.

A pesquisa para o desenvolvimento da plataforma também tem a participação de Geraldine Góes Bosco, professora do Departamento de Computação e Matemática da Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP) da Universidade de São Paulo (USP), e dos pesquisadores Jéssica Caroline Lizar, do programa de Doutorado em Física Aplicada à Medicina e Biologia (FAMB); do professor Sílvio Morato, do Departamento de Psicologia da FFCLRP; e do administrador Alexandre Hatae.