Inteligência artificial pode acelerar diagnóstico de Covid-19

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Pesquisadores da Coppe/UFRJ estão trabalhando em um sistema que utiliza Inteligência Artificial para tornar mais rápida e eficaz a triagem e diagnóstico de pacientes vítimas da Covid-19 em estado grave. O sistema, que incorpora técnicas de processamento de imagens e reconhecimento de padrões para interpretação de exames médicos, sobretudo radiológicos, tem como objetivo apoiar o médico na tomada de decisão, inclusive no atendimento à distância. Aberto e reproduzível, o sistema será disponibilizado gratuitamente ao Sistema Único de Saúde (SUS).

O novo sistema, em software, gera um escore de diagnóstico e uma estimativa da gravidade da doença. Ele permitirá uma avaliação rápida das imagens, apoiando o médico na decisão do encaminhamento do paciente para o tratamento, bem como auxiliará o planejamento e gerenciamento de leitos do sistema de saúde.

Os conjuntos de dados que dão suporte ao trabalho serão específicos de pacientes com suspeita de infecção por coronavírus, e de dados públicos que se encontram disponíveis para os pesquisadores deste projeto, como o National Institutes of Health (NIH), nos EUA, que possuem 112.120 imagens de radiografia do tórax com 15 classes de diagnóstico. O projeto conta com financiamento da Capes, que engloba R$ 100 mil para custeio, duas bolsas de mestrado, quatro de doutorado e três de pós-doutorado.

Em um país com dimensões continentais como o Brasil, um sistema de telemedicina de apoio ao diagnóstico permite antecipar o tratamento de pacientes potencialmente graves, aumentando as chances de sobrevivência, bem como melhorando o gerenciamento do sistema de saúde e a otimização de leitos”, afirma o professor do Programa de Engenharia Elétrica da Coppe, José Manoel de Seixas, que coordena o projeto.

A iniciativa conta com uma equipe interdisciplinar que inclui também pesquisadores da Faculdade de Medicina da UFRJ, do Instituto de Medicina Social (área de Saúde Coletiva) da Universidade do Estado do Rio de Janeiro, da Universidade Federal de Lavras e de quatro startups oriundas da Coppe.

Da Assessoria da Cooppe/UFRJ

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