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Inteligência artificial desenvolvida na Unicamp mapeia danos da Covid-19 em pulm?es infectados

1 de 3 Renderiza??o 3D do ênciaartificialdesenvolvidanaUnicampmapeiadanosdaCovidempulm?dados de jogo corrompidos por favor reinicie ou reinstale o jogopulm?o (vermelho) vias aéreas (azul) e regi?es acometidas pela Covid (verde) de um paciente, computadas automaticamente pelo método — Foto: Diedre Carmo/Arquivo pessoal

Aplicando inteligência artificial a imagens obtidas por meio de tomografia computadorizada, pesquisadores do Laboratório de Computa??o de Imagens Médicas da Unicamp, em Campinas (SP), conseguiram mapear com precis?o os danos da Covid-19 nos pulm?es de pacientes infectados.

A pesquisadora Letícia Rittner, professora da Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computa??o, explica que o método come?ou a ser desenvolvido em 2020, no ápice da pandemia, a fim de possibilitar o acompanhamento da evolu??o da doen?a com mais exatid?o.

"Os médicos tinham necessidade de estimar qu?o comprometido o pulm?o 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 ent?o era feito visualmente. O médico olhava e dizia 'isso é leve, isso é severo', de uma forma subjetiva, sem um número", afirma.

Frente a imagens obtidas por meio de tomografia computadorizada, a inteligência artificial desenvolvida pelos pesquisadores foi treinada para separar a imagem do pulm?o do restante do corpo. A partir disso, o algoritmo encontra e sinaliza as partes n?o saudáveis do órg?o.

"As regi?es 'borradas' na imagem s?o as que est?o comprometidas por conta de doen?as. A Covid é uma delas, mas a pneumonia e outras doen?as respiratórias às vezes têm efeito parecido. O método encontra essas regi?es, delimita as bordas e consegue dar um número preciso dizendo, por exemplo, que 82% do pulm?o está comprometido", diz a professora.

2 de 3 Entrada principal da Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computa??o da Unicamp — Foto: Jo?o Bosco R. do Val/FEEC Unicamp

Treinamento intensivo

Para que a inteligência artificial aprendesse a diferen?a entre pulm?es saudáveis e infectados, os pesquisadores realizaram um treinamento que consistiu na apresenta??o de diversas imagens de exemplo ao algoritmo, permitindo a identifica??o do perímetro do órg?o.

A partir desse aprendizado, o método passou identificar as "bordas" dos pulm?es e, na sequência, calcular automaticamente o volume de áreas afetadas considerando a quantidade de pixels em cada imagem.

"No come?o o nosso método se saía muito bem nas imagens do nosso hospital, mas n?o no conjunto de dados vindos de outro hospital. Levou um tempo para fazermos o método funcionar em diferentes contextos, imagens e equipamentos de tomografia de diferentes países. Para isso, ele foi treinado em imagens do mundo todo", explica a pesquisadora.

A pesquisa foi desenvolvida pelo aluno Diedre Santos do Carmo sob orienta??o, além de Rittner, do pesquisador Roberto de Alencar Lotufo. Recentemente, Carmo foi aos Estados Unidos e passou seis meses estudando a aplica??o do método em pacientes na Universidade de Iowa.

3 de 3 Membros da equipe médica com trajes de prote??o e máscaras faciais fazem raio-X do pulm?o de paciente em Unidade de Terapia Intensiva (UTI), em um hospital de campanha criado para tratar pacientes com coronavírus (COVID-19) — Foto: Amanda Perobelli/Reuters

Aplica??es futuras

Em Iowa, o aluno utilizou a inteligência artificial com um novo propósito: acompanhar os efeitos da Covid longa, condi??o em que os sintomas da doen?a persistem por mais de três meses após a infec??o, segundo a Organiza??o Mundial da Saúde (OMS).

Os resultados relacionados ao estudo ainda s?o preliminares e requerem confirma??o e investiga??o mais detalhada por outros grupos de pesquisa, mas indicam um nível menor de acometimento dos pulm?es entre pacientes vacinados contra o coronavírus.

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Atualmente, o método está disponível na internet para uso de pesquisadores. Em rela??o à aplica??o na rede pública de saúde, Letícia Rittner explica que, no momento, quest?es tecnológicas - como a existência de computadores adequados nas unidades de atendimento - s?o o maior impeditivo para a ampla utiliza??o do recurso.

"Em um primeiro momento, já sendo usado para pesquisa, o método já traz bastante ganho porque os pesquisadores ainda est?o estudando efeitos como a Covid longa e outras quest?es pulmonares, e a nossa ferramenta permite que pesquisadores testem suas hipóteses", ressalta.

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