Um grupo de investigadores do Centro de Investigação em Engenharia Biomédica (C-BER) do INESC TEC, em colaboração com médicos radiologistas, do Centro Hospitalar de Vila Nova de Gaia/Espinho (CHVNGE) e da Administração Regional de Saúde do Norte (ARS Norte) desenvolveu um sistema de diagnóstico assistido por computador, que identifica características radiológicas da COVID-19 em imagens de raio-X torácico.
Esta ferramenta pode ajudar a definir o diagnóstico e a estratégia de tratamento do doente, funcionando como uma segunda opinião para os radiologistas ou outros clínicos não especialistas na análise destas imagens.
O desenvolvimento do algoritmo esteve a cargo de seis investigadores do C-BER, que contaram com o auxílio de dois radiologistas nas anotações radiológicas e no acompanhamento do projeto.
O algoritmo desenvolvido pelo INESC TEC tem como base métodos de aprendizagem profunda (“deep learning”). O sistema aprende automaticamente as características da imagem mais relevantes para o diagnóstico. Para tal, é analisada uma grande quantidade de imagens representativas das diferentes manifestações da COVID-19, mas também de pacientes saudáveis ou com outras patologias. Se os dados forem suficientes, o sistema consegue aprender as características representativas da patologia, permitindo, assim, o diagnóstico automático.
Já existem diversos estudos sobre a utilização de sistemas de apoio ao diagnóstico médico nestas situações, mas a sua aplicabilidade clínica ainda não tinha sido testada.
O projeto CXR_AI4COVID-19 teve a duração de 5 meses e foi financiado pela linha RESEARCH4COVID-19, da Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) em 29 mil euros.
Entidades
- INESC TEC
- Centro Hospitalar de Vila Nova de Gaia/Espinho (CHVNGE)
- Administração Regional de Saúde do Norte (ARS Norte)
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