Aplicativo da USP RP faz diagnóstico de Covid-19 a partir de radiografia do pulmão
Ferramenta é capaz de fazer a leitura e a análise de várias imagens ao mesmo tempo, podendo ser utilizada na triagem de pacientes
Um grupo de pesquisadores da Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras (FFCLRP) da USP e do Supera Parque de Inovação e Tecnologia de Ribeirão Preto criou um aplicativo que é capaz de identificar se um paciente está com a Covid-19 por meio de uma simples radiografia de pulmão. A ferramenta, que foi nomeada de Nomeada “Marie” em homenagem à pioneira dos estudos sobre raios-x Marie Curie, de acordo com o estudo, pode ser utilizada para fazer a triagem de pacientes com suspeita da doença.
Na primeira etapa de criação do aplicativo, os pesquisadores analisaram 3,5 mil imagens – obtidas de repositórios de Brasil, China, Estados Unidos e Itália –, sendo duas mil de pacientes com a Covid-19; outras quinhentas de pacientes com tuberculose e mil de pessoas sem nenhuma doença.
Uma das responsáveis pelo desenvolvimento do aplicativo, a pesquisadora Paula Cristina dos Santos – formada em Fonoaudiologia e Informática Biomédica e doutora pela USP – explica que foram separadas nas 3,5 mil imagens somente a área do pulmão, e que “em seguida foi feita uma análise estatística, usando algoritmo capaz de distinguir os três grupos de pacientes: aqueles com a Covid-19, aqueles com tuberculose e aqueles sem nenhuma doença”.
Ainda na primeira etapa, segundo Paula, já foi possível detectar as diferenças entre as imagens de pulmões afetados pela Covid-19 e dos por tuberculose – e até mesmo diferenciar alterações causadas pela malária. “Foram identificadas 144 características, sendo 42 específicas da Covid-19. Percebemos que essas características também têm níveis, dependendo do estágio da doença: mais leves, moderados e graves. Agora estamos fazendo estudos mais aprofundados, usando outros algoritmos, para estudar essa evolução nas imagens.”
Com as imagens, os pesquisadores também conseguiram a confirmação do aumento na densidade do pulmão, característica muito comum dos pacientes com a doença. “Na Covid-19 o ‘vidro fosco’ tem apresentado uma forma diferente até em relação a outras patologias que apresentam essa característica, por isso o aplicativo consegue agrupar”, comenta.
De acordo com Paula, mesmo tendo alguns detalhes a serem ajustados, o aplicativo Marie apresenta uma assertividade de 93% a 98% no diagnóstico de pacientes com a Covid-19. “Percebemos que a assertividade cai quando o paciente está na fase inicial da doença, mas em pacientes com grau mais avançado, a assertividade chega a 98%. Então o que precisamos é aprofundar o estudo dos casos leves”.
O trabalho também teve a participação da pós-graduanda Jéssica Caroline Lizar, do programa de Doutorado em Física Aplicada à Medicina e Biologia (FAMB), do professor Sílvio Morato, do Departamento de Psicologia da FFCLRP, da professora Geraldine Góes Bosco, do Departamento de Computação e Matemática da FFCLRP, além do administrador Alexandre Hatae, formado pela Fundação Getúlio Vargas (FGV).
Os pesquisadores procuram financiamento para o projeto, portanto, empresários interessados podem entrar em contato. Mais informações: e-mail [email protected] (professora Geraldine) ou [email protected] (Paula dos Santos).
*Com informações do Jornal da USP.
Fotos: Divulgação USP/ cedida pelos pesquisadores
