A imagem médica é uma ferramenta amplamente utilizada na prática clínica para diagnosticar ou monitorar a progressão de várias doenças. Normalmente, as descrições das descobertas nas imagens médicas são qualitativas. Entretanto, nos últimos anos, vários avanços na aquisição, padronização e análise de imagens permitem uma descrição quantitativa das descobertas das imagens, impulsionando as ferramentas de diagnóstico auxiliado por computador (CAD). Estas ferramentas combinam elementos de visão computadorizada e inteligência artificial (IA) com o processamento de imagens radiológicas ou patológicas para auxiliar os clínicos na interpretação destas descobertas através de suporte computacional.

Em 2020, a situação pandêmica causada pelo vírus COVID-19 surpreendeu em todo o mundo. Esta situação representa um grande desafio para a humanidade, destacando a necessidade urgente de acelerar, em tempo recorde, a análise de grandes volumes de dados clínicos. A radiografia de tórax (RX) é a primeira, entre as imagens de diagnóstico médico, recomendada quando o vírus é suspeito. Uma das principais características deste vírus é ser altamente contagioso, aumentando rapidamente o número de pacientes infectados que necessitam de imagens radiológicas do tórax para apoiar o diagnóstico e o monitoramento da doença. Esta situação tem causado fadiga nos clínicos e especialmente nos radiologistas, causando uma redução considerável na precisão do diagnóstico.

A inteligência artificial como parte das ferramentas CAD tem ajudado na luta contra a pandemia de coronavírus. Enquanto a radiografia nos exames médicos é amplamente disponível, a interpretação destas imagens pelos radiologistas é limitada devido à capacidade humana de detectar as características visuais ou subvisuais sutis presentes nas imagens radiológicas. Assim, a IA pode descobrir padrões em radiografias de tórax que normalmente não seriam reconhecidos pelos radiologistas.  A pesquisa e o desenvolvimento de diversas ferramentas baseadas na IA melhoraram a triagem, o diagnóstico, o monitoramento, a previsão e os resultados da COVID-19 de forma a melhorar o tempo de resposta.  Além disso, os resultados mais confiáveis e eficientes têm sido relatados na literatura. Apesar da IA ter sido adotada gradualmente em aplicações de saúde, a adoção é mais lenta do que o esperado.  Embora, quando a batalha contra a pandemia de coronavírus tiver terminado, a IA continuará a ganhar importância para os diferentes sistemas de saúde ao redor do mundo.

Fontes:

Pham, T. D. (2021). Classificação dos raios X de tórax COVID-19 com aprendizado profundo: novos modelos ou ajuste fino? Ciência e Sistemas de Informação em Saúde, 9(1), 1-11.

Khan, M., Mehran, M. T., Haq, Z. U., Ullah, Z., Naqvi, S. R., Ihsan, M., & Abbass, H. (2021). Aplicações da inteligência artificial na pandemia da COVID-19: Uma revisão abrangente. Sistemas especializados com aplicações, 185, 115695.

Alvaro Andres Sandino

Engenheiro eletrônico na IMEXHS

Sra. C Engenheira biomédica

Universidad Nacional de Colombia

Cientista de dados