{"id":10163,"date":"2024-01-24T21:34:30","date_gmt":"2024-01-25T00:34:30","guid":{"rendered":"https:\/\/ptbr.idor.org\/idor-desenvolve-ferramentas-de-inteligencia-artificial-para-diagnostico-de-doencas-pulmonares\/"},"modified":"2024-01-24T21:34:30","modified_gmt":"2024-01-25T00:34:30","slug":"idor-desenvolve-ferramentas-de-inteligencia-artificial-para-diagnostico-de-doencas-pulmonares","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.rededorsaoluiz.com.br\/instituto\/idor\/idor-desenvolve-ferramentas-de-inteligencia-artificial-para-diagnostico-de-doencas-pulmonares\/","title":{"rendered":"IDOR desenvolve ferramentas de Intelig\u00eancia Artificial para diagn\u00f3stico de doen\u00e7as pulmonares"},"content":{"rendered":"

Cientistas criam ferramentas personalizadas para aux\u00edlio na interpreta\u00e7\u00e3o de imagens e leitura de laudos de exames radiol\u00f3gicos do pulm\u00e3o <\/em><\/p>\n

A intelig\u00eancia artificial (IA) certamente \u00e9 um dos temas mais falados na \u00e1rea de inova\u00e7\u00e3o. Bancos, operadoras, assistentes digitais, setores de ensino, todos est\u00e3o envolvidos na busca pela moderniza\u00e7\u00e3o e otimiza\u00e7\u00e3o que s\u00f3 essa nova tecnologia pode prover. No setor da sa\u00fade, contudo, a inova\u00e7\u00e3o e a IA andam ainda mais pr\u00f3ximas, e prometem resultados impactantes para o atendimento m\u00e9dico.<\/p>\n

Nomear essa nova tecnologia de \u201cintelig\u00eancia\u201d n\u00e3o \u00e9 mera licen\u00e7a po\u00e9tica, na realidade, a aprendizagem da m\u00e1quina se d\u00e1 de maneira bem semelhante \u00e0 nossa: processamos um grande n\u00famero de informa\u00e7\u00f5es que nos s\u00e3o providas e a partir disso desenvolvemos nosso pr\u00f3prio racioc\u00ednio. Quanto mais informa\u00e7\u00f5es de qualidade, melhor entendemos determinado assunto.<\/p>\n

Al\u00e9m de nossa subjetividade, a parte em que n\u00e3o somos t\u00e3o parecidos com a IA \u00e9 no volume de informa\u00e7\u00f5es que somos capazes de processar. Enquanto nos exaurimos com algumas centenas de dados, as m\u00e1quinas processam com agilidade centenas de milhares, e como n\u00e3o ficam cansadas ou distra\u00eddas, tamb\u00e9m mant\u00eam est\u00e1vel seu potencial de acerto.<\/p>\n

Na corrida pela IA na \u00e1rea da sa\u00fade, o setor da radiologia \u00e9 um dos mais avan\u00e7ados, j\u00e1 que a an\u00e1lise de imagens poderia ficar muito mais precisa com o aux\u00edlio de uma ferramenta que tem milhares de refer\u00eancias para diversas altera\u00e7\u00f5es que possam surgir nos exames. Muito longe de substituir o papel dos radiologistas, o desenvolvimento da IA na \u00e1rea de imagem \u00e9 uma otimiza\u00e7\u00e3o do tempo do m\u00e9dico e de seus pacientes, j\u00e1 que essas ferramentas podem acelerar processos de aquisi\u00e7\u00e3o das imagens e de diagn\u00f3stico, oferecendo uma primeira avalia\u00e7\u00e3o para otimizar o tempo dos profissionais da sa\u00fade.<\/p>\n

A possibilidade de diagn\u00f3sticos mais r\u00e1pidos e precisos, al\u00e9m do grande potencial de aplica\u00e7\u00e3o dessas ferramentas no ambiente hospitalar, \u00e9 uma das principais raz\u00f5es pelas quais o Instituto D\u2019Or de Pesquisa e Ensino (IDOR) desenvolve pesquisas de IA na \u00e1rea de imagem, especificamente no campo da radiologia tor\u00e1cica.<\/p>\n

Pesquisas de IA no IDOR<\/strong><\/h6>\n

No IDOR, o desenvolvimento de pesquisas envolvendo a intelig\u00eancia artificial n\u00e3o \u00e9 novidade. A \u00e1rea de medicina intensiva do Instituto possui uma linha dedicada \u00e0 an\u00e1lise de grandes bancos de dados de unidades de terapia intensiva (UTI), que \u00e9 realizada atrav\u00e9s de aprendizado de m\u00e1quina (machine learning<\/em>). Esse \u00e9 um tipo de abordagem da IA que permite que os sistemas computacionais aprendam a padronizar e criar rela\u00e7\u00f5es em grandes bancos de dados para otimizar seu desempenho em tarefas espec\u00edficas.<\/p>\n

No caso das UTIs, essa otimiza\u00e7\u00e3o foca em identificar padr\u00f5es que possam explicar a evolu\u00e7\u00e3o de diferentes perfis de pacientes, reconhecer impacto de procedimentos e orientar futuros atendimentos, de forma a melhorar a performance das equipes e promover um melhor uso dos recursos destas unidades.<\/p>\n

J\u00e1 na \u00e1rea de pesquisa em imagem, as ferramentas desenvolvidas buscam auxiliar no diagn\u00f3stico de diversas doen\u00e7as pulmonares. Esse aux\u00edlio se desdobra em duas linhas investigativas, que utilizam diferentes abordagens de IA.<\/p>\n

Identificando doen\u00e7as pulmonares atrav\u00e9s de imagens<\/strong><\/h6>\n

Na primeira linha de pesquisa, o foco \u00e9 a detec\u00e7\u00e3o, caracteriza\u00e7\u00e3o e quantifica\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as pulmonares, como a fibrose pulmonar e a doen\u00e7a pulmonar obstrutiva cr\u00f4nica (DPOC). Para esse objetivo, uma ferramenta de IA est\u00e1 sendo gradualmente treinada para identificar sinais de diferentes doen\u00e7as em imagens de tomografia computadorizada do t\u00f3rax atrav\u00e9s de uma abordagem de rede neural convolucional (CNN, da sigla original em ingl\u00eas), tecnologia usada principalmente para processamento de imagens e tarefas de vis\u00e3o computacional.<\/p>\n

\u201cNo momento, estamos ensinando \u00e0 CNN os diversos padr\u00f5es e doen\u00e7as. J\u00e1 a utilizamos em estudos com covid-19 e atualmente estamos ensinando com imagens de enfisema pulmonar. Vamos adicionando doen\u00e7as e nosso objetivo final \u00e9 ter uma ferramenta completa, que seja capaz de caracterizar uma grande diversidade de doen\u00e7as\u201d, explica a Dra. Rosana Rodrigues, cientista do IDOR e radiologista dos hospitais Copa D\u2019Or e Copa Star, da Rede D\u2019Or no Rio de Janeiro, e do hospital universit\u00e1rio da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ).Segundo a Dra. Rosana Rodrigues, no momento cerca de 100 mil imagens de enfisema pulmonar, de mais de 300 exames tomogr\u00e1ficos, est\u00e3o sendo trabalhadas uma a uma por sua equipe, que marca os sinais da doen\u00e7a em cada imagem para que a m\u00e1quina possa identificar futuramente os padr\u00f5es em suas an\u00e1lises, sendo capaz de indicar aus\u00eancia ou presen\u00e7a de enfisema pulmonar, seus subtipos, sua extens\u00e3o e estratificar os pacientes por gravidade. Mas a pesquisadora detalha que esses resultados s\u00f3 ocorrem ap\u00f3s muitas testagens e checagens da equipe, processo que \u00e9 repetido at\u00e9 a IA atingir elevado grau de precis\u00e3o.<\/p>\n

Identificando doen\u00e7as pulmonares atrav\u00e9s de laudos<\/strong><\/h6>\n

Al\u00e9m de desenvolver ferramentas para a leitura de imagens radiol\u00f3gicas do pulm\u00e3o, o IDOR tamb\u00e9m desenvolveu uma solu\u00e7\u00e3o para leitura de laudos de tomografia computadorizada de t\u00f3rax. Um dos principais objetivos dessa linha de pesquisa \u00e9 identificar n\u00f3dulos pulmonares potencialmente cancer\u00edgenos em laudos que n\u00e3o haviam sido realizados para o rastreamento de c\u00e2ncer, em especial laudos emitidos no atendimento de emerg\u00eancia.<\/p>\n

Rodrigues explica que a ideia da ferramenta ocorreu durante a pandemia, quando muitas tomografias eram realizadas para identificar a necessidade de interna\u00e7\u00e3o para os pacientes com covid-19. Segundo ela, muitas dessas imagens mostravam n\u00f3dulos pulmonares que podiam ser suspeitos para o c\u00e2ncer, mas com a urg\u00eancia do momento nem sempre essas les\u00f5es eram investigadas, e, com as medidas de isolamento social, os pacientes nem sempre retornavam para buscar o resultado de seus exames. Nesse cen\u00e1rio, uma m\u00e1quina capaz de avaliar retrospectivamente os laudos m\u00e9dicos seria (e foi) muito \u00fatil para identificar achados incidentais de c\u00e2ncer de pulm\u00e3o em pacientes que n\u00e3o estavam sendo investigados para isso.Esse trabalho foi detalhado em uma publica\u00e7\u00e3o recente da equipe de Rodrigues, composta por radiologistas e desenvolvedores que utilizaram uma outra abordagem de IA para essa necessidade. Como o foco de entendimento da m\u00e1quina seria a caracteriza\u00e7\u00e3o de n\u00f3dulos descritos nos laudos dos exames, essa ferramenta n\u00e3o precisaria interpretar imagens, mas deveria ser capaz de entender as diversas varia\u00e7\u00f5es de linguagem presentes nos laudos. Com isso em mente, o NLP, do ingl\u00eas Natural Language Processing,<\/em> foi o recurso de IA escolhido para o desenvolvimento da ferramenta.<\/p>\n

O processo de treinamento, contudo, n\u00e3o foi muito diferente da CNN, j\u00e1 que mais de 20 mil laudos foram usados pelos cientistas para promover o entendimento da m\u00e1quina, que passou por diversas testagens supervisionadas at\u00e9 atingir uma incr\u00edvel acur\u00e1cia de 98% na identifica\u00e7\u00e3o de n\u00f3dulos malignos.<\/p>\n

O c\u00e9u \u00e9 o limite<\/strong><\/h6>\n

Os estudos que envolvem o uso de IA na radiologia est\u00e3o em pleno desenvolvimento, e os cientistas do IDOR enxergam com entusiasmo a expans\u00e3o dessas pesquisas. A ferramenta de CNN est\u00e1 nas \u00faltimas fases de teste para ter uma aplica\u00e7\u00e3o cl\u00ednica mais ampla, e os pesquisadores j\u00e1 submeteram sua avali\u00e7\u00e3o \u00e0 Anvisa, enquanto a ferramenta de NLP vem sendo empregada em diversos hospitais da Rede D\u2019Or para a identifica\u00e7\u00e3o de pacientes que podem ter um c\u00e2ncer de pulm\u00e3o despercebido. \u201cNa IA o c\u00e9u \u00e9 o limite, tudo o que voc\u00ea pensar \u00e9 poss\u00edvel fazer, se voc\u00ea tiver um banco de dados bem grande e um bom desenvolvedor\u201d, comenta a Dra. Rosana Rodrigues.<\/p>\n

Ela revela ainda que seu grupo tem planos de desenvolver ferramentas similares para a leitura de raio-X de t\u00f3rax, al\u00e9m de colaborar com outras \u00e1reas de pesquisa do IDOR para investigar temas como c\u00e2ncer de mama e doen\u00e7as hep\u00e1ticas.<\/p>\n

O aprimoramento das ferramentas de IA para aux\u00edlio em exames radiol\u00f3gicos de pulm\u00e3o tem muito a contribuir para o diagn\u00f3stico de doen\u00e7as pulmonares. O recurso se mostrou particularmente relevante pela possibilidade da identifica\u00e7\u00e3o precoce de doen\u00e7as pulmonares, que apresentam maior probabilidade de cura quando tratadas em est\u00e1gios iniciais.<\/p>\n

Escrito por Maria Eduarda Ledo de Abreu.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Cientistas criam ferramentas personalizadas para aux\u00edlio na interpreta\u00e7\u00e3o de imagens e leitura de laudos de exames radiol\u00f3gicos do pulm\u00e3o<\/p>\n","protected":false},"author":0,"featured_media":10164,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[191,190],"tags":[],"class_list":["post-10163","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-novidades","category-pesquisa"],"acf":[],"yoast_head":"\nIDOR desenvolve ferramentas de Intelig\u00eancia Artificial para diagn\u00f3stico de doen\u00e7as pulmonares - IDOR - Instituto D'Or de Pesquisa e Ensino<\/title>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.rededorsaoluiz.com.br\/instituto\/idor\/idor-desenvolve-ferramentas-de-inteligencia-artificial-para-diagnostico-de-doencas-pulmonares\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pt_BR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"IDOR desenvolve ferramentas de Intelig\u00eancia Artificial para diagn\u00f3stico de doen\u00e7as pulmonares - 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