Projeto do IFC utiliza Inteligência Artificial (IA) para fazer pré-diagnóstico de doenças por imagem

Um projeto de pesquisa do IFC Videira desenvolveu uma tecnologia computacional para auxiliar médicos no diagnóstico de doenças respiratórias. A ideia surgiu no contexto da pandemia de 2020 para facilitar o diagnóstico de Covid, mas foi sendo expandida para outras doenças respiratórias como tuberculose, pneumonia viral e bacteriana. 

O projeto foi desenvolvido com apoio financeiro da Fundação de Amparo à Pesquisa e Inovação de Santa Catarina (FAPESC), que destinou R$ 100.000  para execução do projeto e para aquisição de equipamentos. O IFC firmou convênio com a Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) para que o projeto fizesse parte do Sistema Integrado Catarinense de Telemedicina e Telessaúde (STT). Com isso, a aplicação desenvolvida pelo IFC foi utilizada no STT, que atende o Sistema Único de Saúde (SUS). 

De acordo com Manassés Ribeiro, coordenador do projeto e professor nos cursos de Informática e Ciência da Computação do IFC Videira, o sistema desenvolvido permite ao médico fazer o diagnóstico de forma mais assertiva, rápida e segura.

 “A ferramenta não faz o diagnóstico porque isso é atividade exclusiva do médico, mas ela tem o potencial de auxiliá-lo em um diagnóstico mais assertivo, já que consegue prever com confiabilidade acima de  90% qual poderia ser a doença. A Inteligência Artificial possui surpreendente capacidade de encontrar os padrões dos  achados radiológicos no exame e com isso significativa taxa de acertos na classificação das doenças. Dessa forma, além dos dados clínicos,  o médico pode contar com o auxílio do computador para a interpretação do exame e diagnóstico”, explica.  Em resumo, a imagem radiológica  do paciente é colocada no sistema e a Inteligência Artificial diz qual a doença o indivíduo poderia ter e qual o grau de confiabilidade do diagnóstico.

O projeto intitulado  “Desenvolvimento e Validação de Estratégias Computacionais de Diagnóstico Alternativo da COVID-19 Utilizando Imagens de Radiologia Convencional e Tomografia Computadorizada” utilizou para o seu desenvolvimento uma tecnologia de Inteligência Artificial (IA) de última geração, chamada Rede Neural Convolucional e transfer learning (transferência de conhecimento). Por meio destes conceitos e métodos  foi utilizado um modelo de rede neural profunda já existente e “retreinada” para o uso em imagens radiológicas.

O projeto previu o desenvolvimento do sistema e a realização de testes-piloto. Com a finalização do trabalho, cabe aos gestores de saúde a avaliação sobre a possível continuidade de utilização da ferramenta. Além da contribuição científica e tecnológica, o projeto agregou conhecimento aos estudantes envolvidos, que desenvolveram projetos de Iniciação Científica e Trabalhos de Conclusão de Curso na mesma área, além de artigos científicos que estão em revisão em periódicos especializados da área de inteligência computacional e saúde.

_{Texto: Juliana B. Motta Peretti / Cecom Videira}