Projeto da PUC-RIO propõe a utilização de inteligência artificial (IA) e imagens 3D para analisar a dimensão do comprometimento pulmonar de pacientes com COVID-19. A tecnologia promete detecção mais rápida e precisa da doença
A ferramenta, além de identificar o grau de comprometimento pulmonar causado pelo o vírus SARS-COV-2, criará um banco de dados para ajudar no reconhecimento da doença.
Conhecer o percentual de comprometimento pulmonar de pacientes com COVID-19 usando a inteligência artificial (IA) e imagens 3D. Isso é o que será feito pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, a partir de um dos projetos selecionados pelo Programa de Combate a Epidemias da CAPES. A proposta é coordenada por Alberto Raposo, professor de informática do Instituto Tecgraf de Desenvolvimento de Software Técnico-Científico da PUC-Rio.
O estudo apresenta um sistema de visualização das imagens de tomografia computadorizada que são integradas a uma plataforma de telemedicina, para localizar e quantificar as lesões pulmonares. O método vai auxiliar médicos em diagnósticos e tomadas de decisão de forma rápida e precisa. “Com a imagem 3D, você pode ter uma visão mais correta do tamanho do acometimento pulmonar, o que pode ser, em alguns casos, "enganado" com uma imagem 2D”, explica Raposo.
A inteligência artificial entra com os algoritmos. Além da precisão na detecção do grau de severidade da doença, ela oferece a capacidade de identificação de padrões de imagens. Isso possibilitaria uma melhor compreensão de médicos não especialistas e ainda resultaria na criação de um banco de dados de casos clínicos para estudantes de medicina, médicos e residentes.
O projeto pretende inserir as imagens 3D dos pulmões em uma plataforma de telemedicina. Vinculada ao sistema de atendimento em hospitais e áreas remotas, a iniciativa evitará a ida desnecessária aos hospitais - nos casos menos graves ou na recuperação pós-alta. Segundo o coordenador, a tecnologia é uma ferramenta importante para viabilizar o atendimento a distância para triagem e monitoramento de pacientes. Saiba mais. Fonte: CCS/CAPES - 05/10/20