Um software desenvolvido por pesquisadores da Unicamp (Universidade Estadual de Campinas) promete tornar mais precisa a análise de tomografias de pacientes com doenças pulmonares graves, como Covid-19, pneumonia e câncer. Batizada de LobePrior, a ferramenta utiliza IA (Inteligência Artificial) para identificar automaticamente os lobos do pulmão mesmo quando as estruturas anatômicas estão encobertas pelas lesões da doença.
O método foi desenvolvido por pesquisadores da FEEC (Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação) e da FCM (Faculdade de Ciências Médicas) da Unicamp, em Campinas, e apresentado em abril deste ano na revista científica Scientific Reports, do grupo Nature.
Segundo os pesquisadores da Unicamp, a tecnologia pode reduzir a subjetividade das avaliações médicas, substituindo estimativas visuais por medições quantitativas e reprodutíveis.
“Um software como esse consegue fazer essa quantificação em segundos ou minutos, com reprodutibilidade superior à análise manual”, explicou Sérgio San Juan Dertkigil, professor da FCM e diretor do setor de Radiologia do Hospital de Clínicas da Unicamp.
IA supera métodos já existentes
Durante a pandemia de Covid-19, o comprometimento pulmonar era um dos principais indicadores da gravidade dos pacientes. Em muitos hospitais, porém, essa avaliação dependia da experiência do radiologista, que estimava visualmente a extensão das lesões.
O novo algoritmo foi treinado justamente para atuar em situações em que outros sistemas apresentam dificuldade: pacientes com comprometimento pulmonar severo, nos quais as lesões escondem referências anatômicas importantes.
Nos testes realizados com quatro bancos independentes de imagens, o LobePrior apresentou até 97% de concordância com as anotações feitas manualmente por radiologistas em casos graves de Covid-19, desempenho superior aos principais métodos descritos na literatura científica.
Como funciona
Os pulmões são divididos em cinco lobos — três no lado direito e dois no esquerdo — separados por estruturas chamadas fissuras pulmonares.
Saber exatamente quais lobos foram atingidos e qual a extensão das lesões auxilia médicos no diagnóstico, no planejamento de cirurgias e na avaliação da resposta aos tratamentos.
O desafio surge quando doenças como Covid-19, pneumonia ou câncer avançado tornam essas fissuras praticamente invisíveis nas tomografias.
Para superar essa dificuldade, os pesquisadores desenvolveram um algoritmo dividido em três etapas. Primeiro, o sistema identifica a localização aproximada dos lobos. Em seguida, analisa cada um deles individualmente em alta resolução. Por fim, utiliza um modelo anatômico probabilístico como referência para confirmar a localização correta mesmo quando as estruturas estão deformadas pela doença.
Além disso, a equipe da Unicamp criou lesões artificiais em tomografias saudáveis para ampliar o treinamento da inteligência artificial e melhorar seu desempenho em cenários mais complexos.
Base construída durante a pandemia
O desenvolvimento da tecnologia também exigiu a criação de um banco de imagens específico para treinar o algoritmo.
Entre abril e outubro de 2020, o Hospital de Clínicas da Unicamp reuniu tomografias de pacientes internados com Covid-19. Posteriormente, as imagens foram anonimizadas, aprovadas pelo Comitê de Ética e utilizadas na pesquisa de doutorado do engenheiro Jean Antonio Ribeiro, responsável pelo desenvolvimento do software.
Além das imagens de pacientes com Covid-19, o pesquisador também realizou a anotação manual de tomografias de pessoas com câncer de pulmão, trabalho realizado em parceria com radiologistas da Unicamp e da Faculdade São Leopoldo Mandic.
“Não tem algoritmo bom sem dado bom. Esse dado passou por horas e horas de anotação manual com a ajuda dos médicos. O humano está na entrada e está na saída. A parte do meio é o algoritmo”, afirmou a professora Letícia Rittner, orientadora da pesquisa.
Faça uma denúncia ou sugira uma reportagem sobre Campinas e região por meio do WhatsApp do acidade on Campinas: (19) 97159-8294.
Aplicação ainda depende de validação
O código do LobePrior foi disponibilizado gratuitamente pelo MICLab (Laboratório de Imagem Médica por Computação), da Unicamp, para que outros pesquisadores possam utilizá-lo e aperfeiçoá-lo.
Antes de ser incorporada à rotina clínica do SUS (Sistema Único de Saúde), a ferramenta ainda precisa passar por validações em diferentes hospitais e obter aprovação da Anvisa (Agência Nacional de Vigilância Sanitária).
Segundo os pesquisadores, uma das aplicações mais promissoras é acelerar programas de rastreamento do câncer de pulmão, permitindo que exames sejam analisados com maior rapidez e contribuindo para diagnósticos precoces.
“A gente enxerga essa tecnologia como um acelerador muito grande de diagnóstico. Isso possibilitaria destravar programas de rastreamento de câncer de pulmão e fazer diagnósticos muito mais precoces”, afirmou Dertkigil.
Receba notícias do acidade on Campinas no WhatsApp e fique por dentro de tudo! Basta acessar o link aqui!
LEIA TAMBÉM: Campinas 252 anos: Orquestra Sinfônica fará concerto gratuito com Dudu Nobre no Teatro de Arena
O post Conheça software criado na Unicamp que usa IA para mapear pulmões afetados por Covid-19 e câncer apareceu primeiro em ACidade ON Campinas.