IA reconhece sinais precoces de COVID-19 a partir de radiografias de pulmão

Nos casos onde a infecção pelo novo coronavírus acaba sendo fatal, a principal causa de morte é a pneumonia, condição que provoca inflamação e acúmulo de fluido nos pulmões, comprometendo a respiração. Quando o paciente desenvolve esse quadro, deve ser internado em unidades de terapia intensiva, recebendo auxílio para respirar de ventiladores artificiais. Para que os hospitais possam administrar melhor seus recursos, é importante detectar sinais prematuros de pneumonia, o que permite decidir quais pacientes precisarão de cuidados especiais, e quais podem ser acompanhados de casa.

Pesquisadores da Escola de Medicina da Universidade da Califórnia San Diego estão apresentando o desenvolvimento de um algoritmo capaz de detectar esses sinais a partir de imagens de radiografia do pulmão. O modelo foi treinado com 22 mil anotações feitas por radiologistas humanos. As imagens são interpostas com mapas codificados por cor que indicam a probabilidade de pneumonia nas regiões de interesse. Como os sinais de pneumonia podem ser sutis, ainda mais se a doença não for causada por infecção bacteriana, o algoritmo consegue identificar os pacientes em risco de desenvolvê-la antes mesmo que um médico note alguma alteração com o uso de um estetoscópio, um dos primeiros exames quando há suspeita.

A imagem da direita é produzida pelo algoritmo a partir da radiografia original (esquerda), indicando as regiões com probabilidade de desenvolver pneumonia. Créditos: Universidade da Califórnia San Diego.

Depois de treinado e validado, o algoritmo foi posto à prova quando analisou 10 radiografias de pulmão obtidas de revistas médicas de cinco pacientes da COVID-19. Foi possível localizar consistentemente as áreas de pneumonia, apesar de as imagens serem oriundas de diferentes hospitais, em diferentes condições técnicas.

O uso de imagens de raio X para detecção de potencial contaminação pelo novo coronavírus é interessante porque esse exame é barato, os equipamentos são relativamente portáteis, e os resultados são obtidos mais rapidamente do que outros exames, como o teste por DNA, que está se tornando lento em função da escassez de oferta.

O modelo já está sendo usado no hospital vinculado à universidade, tendo até o momento analisado mais de 2000 imagens. Em um caso que demonstra o potencial da ferramenta, um paciente que fez um raio X do pulmão por outros motivos foi identificado pelo algoritmo como portador de pneumonia inicial, a qual foi mais tarde confirmada por um radiologista. Como resultado, o paciente foi testado para COVID-19, resultando em um diagnóstico positivo.

Mais recentemente, a Amazon Web Services (AWS) iniciou uma parceria com os pesquisadores para tornar a ferramenta disponível em toda a universidade. Em breve, os pesquisadores esperam expandir o alcance do sistema para seus outros quatro centros médicos acadêmicos.

O sistema ainda está sendo considerado como ferramenta de investigação, mas conforme os profissionais de saúde vão também se tornando um recurso escasso no combate à pandemia, toda ferramenta com potencial para acelerar o atendimento de pacientes pode ter um impacto significativo.