Método começou a ser desenvolvido em 2020 para facilitar o acompanhamento da evolução da doença. Algoritmo também é utilizado para estudar efeitos da Covid longa. Renderização 3D do pulmão (vermelho) vias aéreas (azul) e regiões acometidas pela Covid (verde) de um paciente, computadas automaticamente pelo método Diedre Carmo/Arquivo pessoal Renderização 3D do pulmão (vermelho) vias aéreas (azul) e regiões acometidas pela Covid (verde) de um paciente, computadas automaticamente pelo Diedre do Carmo/Arquivo pessoal Aplicando método de inteligência artificial a imagens por meio de tomografia computadorizada, pesquisador do Laboratório de Computação de Imagens Médicas da Unicamp, em Campinas (SP), conseguiu mapear com precisão os danos da Covid-19 nos pulmões de pacientes infectados. A pesquisadora Letícia Rittner, professora da Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, explica que o método começou a ser desenvolvido em 2020, no ápice da pandemia, a fim de possibilitar o acompanhamento da evolução da doença com mais eficácia. “Os médicos tinham necessidade de estimar o quão comprometido o pulmão estava e acompanhar se a pessoa estava inconsciente 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”, afirma. Frente a imagens por meio de tomografia computadorizada, a artificial desenvolvida pelo pesquisador foi treinada para separar a imagem do pulmão do restante do corpo. A partir disso, o algoritmo encontra e sinaliza como partes não saudáveis do órgão. “As regiões ‘borradas’ na imagem são as que estão comprometidas por conta de doenças. A Covid é uma delas, mas a pneumonia e outras doenças respiratórias às vezes têm efeito parecido. O método encontra essas regiões, delimita as bordas e consegue dar um número preciso dizendo, por exemplo, que 82% do pulmão está comprometido”, diz a professora. Entrada principal da Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação da Unicamp João Bosco R. do Val/FEEC Unicamp Treinamento intensivo Para que a inteligência artificial aprenda a diferença entre pulmões saudáveis e infectados, o pesquisador experimentou um treinamento que consistiu na apresentação de diversas imagens de exemplo ao algoritmo, permitindo a identificação do perímetro do órgão. A partir desse aprendizado, o método passou a identificar as “bordas” dos pulmões e, na sequência, calcular automaticamente o volume de áreas controladas considerando a quantidade de pixels em cada imagem. “No começo o nosso método se saiu muito bem nas imagens do nosso hospital, mas não 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 orientação, além de Rittner, do pesquisador Roberto de Alencar Lotufo. Recentemente, Carmo foi aos Estados Unidos e passou seis meses estudando a aplicação do método em pacientes na Universidade de Iowa. Membros da equipe médica com trajes de proteção e máscaras faciais fazem raio-X do pulmão de paciente em Unidade de Terapia Intensiva (UTI), em um hospital de campanha criado para tratar pacientes com coronavírus (COVID-19) Amanda Perobelli/Reuters Aplicações futuras Em Iowa, o aluno utilizou a inteligência artificial com um novo propósito: acompanhar os efeitos da Covid longa, condição em que os sintomas da doença persistem por mais de três meses após uma infecção, segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS). Os resultados relacionados ao estudo ainda são preliminares e requisitos de confirmação e investigação mais detalhados por outros grupos de pesquisa, mas indicam um nível menor de acometimento dos pulmões entre pacientes vacinados contra o coronavírus. LEIA MAIS: Apenas uma quarta dose da vacina protege contra a Covid longa, aponta estudo Um em cada oito adultos desenvolve sintomas de Covid longa, diz estudo holandês Atualmente, o método está disponível na internet para uso de investigador. Em relação à aplicação na rede pública de saúde, Letícia Rittner explica que, no momento, questões tecnológicas – como a existência de computadores adequados nas unidades de atendimento – são o maior impeditivo para a ampla utilização do recurso. “Em um primeiro momento, já sendo usado para pesquisa, o método já traz bastante ganho porque os investigadores ainda estão estudando efeitos como a Covid longa e outras questões pulmonares, e nossa ferramenta permite que o investigador testem suas hipóteses”, ressalta. VÍDEOS: tudo sobre Campinas e região Veja mais notícias da região no g1 Campinas
Fonte G1
