Investigadores portugueses desenvolvem ferramenta de análise automática de raio-X para avaliar evolução de doentes com COVID-19
10 dezembro 2020
Um grupo de investigadores do Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência (INESC TEC), em colaboração com médicos radiologistas, do Centro Hospitalar de Vila Nova de Gaia/Espinho (CHVNGE) e da Administração Regional de Saúde do Norte (ARS Norte) desenvolveu um sistema de diagnóstico assistido por computador, que identifica características radiológicas da COVID-19 em imagens de raio-X torácico. Esta ferramenta pode ajudar a definir a estratégia de tratamento do doente, funcionando como uma segunda opinião para os radiologistas ou outros clínicos não especialistas na análise destas imagens.
A COVID-19 pode causar tosse, febre e fadiga, podendo, em alguns casos, evoluir para uma infeção severa das vias respiratórias. A radiografia convencional (raio-X) do tórax ajuda a aferir o grau de desenvolvimento da infeção das vias respiratórias e, consequentemente, a determinar a estratégia de acompanhamento e tratamento do paciente. As manifestações do coronavírus podem ser detetadas com precisão quando presentes, o que motiva o uso deste tipo de ferramentas para avaliar a evolução da doença em pacientes com sintomas de COVID-19 levesa graves”, explica Aurélio Campilho, investigador do INESC TEC e professor na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP).
O algoritmo desenvolvido pelo INESC TEC tem como base métodos de aprendizagem profunda (“deep learning”). O sistema aprende automaticamente as características mais relevantes da imagem para o diagnóstico. Para tal, é analisada uma grande quantidade de imagens representativas das diferentes manifestações da COVID-19, mas também de pacientes saudáveis ou com outras patologias. Com dados suficientes, as características da imagem aprendidas tornam-se representativas da patologia em geral, permitindo, assim, o diagnóstico automático.
Já existem diversos estudos sobre a utilização de sistemas de apoio ao diagnóstico médico nestas situações, mas a sua aplicabilidade clínica ainda não tinha sido testada. Neste projeto foi feita uma simulação de ambiente clínico para teste dos modelos desenvolvidos. “Esta validação revelou que o sistema consegue ‘aprender’ diretamente com os radiologistas, melhorando a deteção de manifestações COVID-19”, explica o investigador.
O projeto CXR_AI4COVID-19 (Chest Radiography-based AI for Supporting Clinical Decision onCOVID-19) foi desenvolvido por investigadores do INESC TEC, com a colaboração de médicos radiologistas, do Centro Hospitalar de Vila Nova de Gaia/Espinho (CHVNGE) e da Administração Regional de Saúde do Norte (ARS Norte). "Este projeto, em que colocamos a medicina e aengenharia a caminhar lado a lado, tem o potencial de criar uma ferramenta de diagnóstico útile poderosa na prática clínica. Neste momento estamos a avaliar a possibilidade de essa ferramenta ser testada no CHVNGE, onde poderá contribuir como uma segunda opinião de fácil interpretação em relação à presença de manifestações de COVID-19 em imagens de raio-X do tórax e, assim, ajudar no combate à pandemia, afirma Pedro Sousa, médico radiologista doCHVNGE.
O projeto teve a duração de 5 meses, foi financiado pela linha RESEARCH4COVID-19, da Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) em 29 mil euros.
Porto, 10 de dezembro de 2020
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