Portugueses desenvolvem ferramenta de deep learning no combate à COVID-19

Os investigadores estão a avaliar a possibilidade de testarem o sistema no Centro Hospitalar de Vila Nova de Gaia/Espinho.

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Um grupo de investigadores portugueses desenvolveu uma ferramenta que pode ajudar a definir a estratégia de tratamento das pessoas com COVID-19, ao identificar características radiológicas da doença em imagens de raio-X torácico. Funcionando como uma segunda opinião para os radiologistas ou outros clínicos não especialistas na análise destas imagens, o algoritmo tem como base métodos de deep learning.

Os cientistas por detrás do desenvolvimento do sistema integram equipas do Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência (INESC TEC). A colaborar no projeto CXR_AI4COVID-19 estão ainda médicos radiologistas do Centro Hospitalar de Vila Nova de Gaia/Espinho (CHVNGE) e da Administração Regional de Saúde do Norte (ARS Norte).

“Um sistema de diagnóstico assistido por computador, que identifica características radiológicas da COVID-19 em imagens de raio-X torácico”. É desta forma que o INESC TEC define a nova ferramenta, que aprende automaticamente as características mais relevantes da imagem para o diagnóstico.

Para isso, analisa-se uma “grande quantidade” de imagens representativas das diferentes manifestações da COVID-19, mas também de pacientes saudáveis ou com outras doenças. De acordo com o INESC TEC, com dados suficientes, as características da imagem aprendidas tornam-se representativas da patologia em geral, permitindo um diagnóstico automático.

Um algoritmo que pode vir a ser testado em Portugal

Em cima da mesa está a possibilidade de a ferramenta ser testada no CHVNGE. A confirmar-se, Pedro Sousa, médico radiologista do CHVNGE, considera que “poderá contribuir como uma segunda opinião de fácil interpretação em relação à presença de manifestações de COVID-19 em imagens de raio-X do tórax e ajudar no combate à pandemia”.

Apesar de já existirem diversos estudos sobre a utilização de sistemas de apoio ao diagnóstico médico nestas situações, a sua aplicabilidade clínica ainda não tinha sido testada. Mas no âmbito deste projeto fez-se uma simulação de ambiente clínico para teste dos modelos desenvolvidos e as conclusões foram positivas. “Esta validação revelou que o sistema consegue ‘aprender’ diretamente com os radiologistas, melhorando a deteção de manifestações COVID-19”, explica o investigador Aurélio Campilho, investigador do INESC TEC.

Com a duração de 5 meses, o projeto foi financiado pelo RESEARCH4COVID-19 em 29 mil euros. O programa da Fundação para a Ciência e Tecnologia lançado em março deste ano tem como objetivo apoiar projetos e iniciativas de investigação e desenvolvimento já em curso ou a desenvolver e que respondam às necessidades do SNS em plena pandemia.