Rio de Janeiro — InkDesign News — Uma inovadora ferramenta de inteligência artificial, desenvolvida por pesquisadores da Universidade Federal Fluminense (UFF), visa aprimorar a detecção precoce de enfisema pulmonar e câncer de pulmão em exames de tomografia computadorizada, um passo importante para a saúde pública no Brasil.
Contexto e objetivos
O enfisema pulmonar e o câncer de pulmão são doenças que frequentemente não apresentam sintomas visíveis durante anos, gerando um alto índice de diagnóstico tardio. A pesquisa realizada no Hospital Universitário Antônio Pedro, em Niterói, busca oferecer um suporte tecnológico eficiente para a identificação dessas condições, facilitando o encaminhamento rápido de pacientes para acompanhamento especializado.
Metodologia e resultados
A ferramenta, denominada ChestFinder, utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para analisar um vasto banco de dados composto por imagens e laudos médicos previamente coletados. Ao identificar padrões visuais e textuais, a plataforma já demonstrou resultados promissores em termos de acurácia e sensibilidade na indicação de possíveis casos de enfisema e câncer, segundo os pesquisadores.
“É importante ressaltar que a ferramenta não fornece um diagnóstico; ela apresenta uma possível indicação que deve ser avaliada por um profissional. Entretanto, já com essa indicação, pacientes poderão ser encaminhados para acompanhamento especializado de forma mais rápida, o que ajuda na elaboração de diagnósticos precoces”
(“It is important to emphasize that the tool does not provide a diagnosis; it presents a possible indication that must be evaluated by a professional. However, already with this indication, patients can be referred for specialized follow-up more quickly, which helps in the development of early diagnoses.”)— Daniel de Oliveira, Professor, Instituto de Computação, Universidade Federal Fluminense
Implicações para a saúde pública
A ferramenta ChestFinder será disponibilizada em um repositório público, permitindo sua aplicação em outros hospitais que estão digitalizando seus laudos. A professora do Departamento de Radiologia da UFF, Cristina Asvolins, destaca que o software pode identificar indícios de doenças mesmo quando não é o objetivo principal do exame, o que pode reduzir o tempo de espera pela confirmação do diagnóstico, além de diminuir custos. A utilização da inteligência artificial para o diagnóstico precoce é uma estratégia que poderá aliviar o sistema de saúde, especialmente em um contexto onde o vício do tabaco continua sendo um importante problema de saúde pública.
“Descobrir um câncer, por exemplo, como de pulmão, numa fase inicial onde existe possibilidade de tratamento, traz muitos benefícios para o paciente e para a rede de saúde, seja pública ou privada”
(“Finding cancer, for example, like lung cancer, at an early stage where there is a possibility of treatment brings many benefits to the patient and to the healthcare system, whether public or private.”)— Cristina Asvolins, Professora, Departamento de Radiologia, Universidade Federal Fluminense
As recomendações para a implementação desta tecnologia incluem a integração da ferramenta em protocolos clínicos existentes e a formação contínua de profissionais de saúde. Espera-se que essa abordagem não apenas melhore a identificação precoce de doenças, mas também promova um impacto significativo na saúde global da população.
Fonte: (Agência Brasil – Saúde)
