Cientistas do Porto desenvolvem ferramenta que deteta a Covid-19 através de raio-X - Iniciativas do Município - Câmara Municipal do Porto
Um grupo de investigadores do Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência (INESC TEC), da Universidade do Porto, desenvolveu um sistema de diagnóstico assistido por computador, que identifica características radiológicas da Covid-19 em imagens de raio-X torácico.
Criado 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), esta ferramenta, baseada em deep learning, poderá 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.
Alguns dos sintomas da Covid-19 são tosse, febre e fadiga, podendo, em alguns casos, evoluir para uma infeção severa das vias respiratórias. A radiografia convencional (raio-X) do tórax ajuda a aferir o grau de desenvolvimento da infeção das vias respiratórias e, consequentemente, a determinar a estratégia de acompanhamento e tratamento do paciente.
"As manifestações do coronavírus podem ser detetadas com precisão quando presentes, o que motiva o uso deste tipo de ferramentas para avaliar a evolução da doença em pacientes com sintomas de Covid-19 moderados a graves", explica Aurélio Campilho, investigador do INESC TEC e professor jubilado da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP), citado pelo Notícias U.Porto.
O algoritmo desenvolvido pelo INESC TEC, que tem como base métodos de aprendizagem profunda (deep learning), aprende automaticamente as características da imagem mais relevantes para o diagnóstico. Para isso, é necessário analisar 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.
Embora já existam vários estudos sobre a utilização de sistemas de apoio ao diagnóstico médico nestas situações, a sua aplicação clínica ainda não tinha sido testada.
"O desempenho do sistema foi confrontado com a opinião de dois radiologistas experientes, tendo demonstrado potencial para ter uma capacidade de diagnóstico semelhante aos radiologistas", refere ainda Aurélio Campilho.
Para Pedro Sousa, médico radiologista do CHVNGE, "este projeto, em que colocamos a medicina e a engenharia a caminhar lado a lado, tem o potencial de criar uma ferramenta de diagnóstico útil e poderosa na prática clínica".
"Neste momento estamos a avaliar a possibilidade de essa ferramenta ser testada no CHVNGE, onde poderá contribuir como uma segunda opinião de fácil interpretação em relação à presença de manifestações de Covid-19 em imagens de raio-X do tórax e, assim, ajudar no combate à pandemia", adianta o clínico, em declarações reproduzidas pelo Notícias U.Porto.
O projeto, com a duração de cinco meses, foi financiado pela linha RESEARCH4COVID-19, da Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT), no valor de 29 mil euros.