Diagnóstico por imagem e inteligência artificial otimizando o manejo dos pacientes com COVID-19

Diagnóstico por imagem e inteligência artificial otimizando o manejo dos pacientes com COVID-19

Estudos reforçam os benefícios da tecnologia agregada à medicina diagnóstica; projeto brasileiro que uniu achados de tomografia com IA avaliou mais de 25 mil casos em apenas nove meses

01 de setembro de 2021

Passados 15 meses do início da pandemia, muito se aprendeu sobre a COVID-19 e seus impactos no organismo humano, mas muito ainda precisa ser desvendado. Além de ser fundamental para a rápida detecção dos infectados, possibilitando o isolamento e a redução da disseminação do patógeno, a medicina diagnóstica tem papel extremamente relevante durante todo o curso da doença.

A Organização Mundial da Saúde (OMS) definiu que o RT-PCR, teste molecular de alta complexidade, é o padrão-ouro para o diagnóstico. Paralelamente, outros testes laboratoriais surgiram e os exames de imagem assumiram um papel bastante relevante no manejo dos pacientes contaminados.

Lembrando que a medicina diagnóstica é um setor em constante evolução e inovação, a adesão tecnológica traz ganhos consideráveis. Estudo publicado em julho deste ano pela Sociedade Europeia de Radiologia (1) desenvolveu um sistema de inteligência artificial que, integrado à tomografia computadorizada de tórax e utilizando dados clínicos, conseguia prever a deterioração futura de doenças críticas em acometidos pela COVID-19.

Para os pacientes, essa antecipação do risco de agravamento é crucial, pois permite uma intervenção oportuna, melhorando os resultados. Já para o sistema de saúde, possibilita a criação de uma estratégia mais assertiva pela melhor alocação de recursos como, por exemplo, ventiladores mecânicos ou máquinas de oxigenação por membrana extracorpórea (ECMO).

Foram incluídos no estudo, 1.051 pessoas comprovadamente infectadas pelo novo coronavírus, sendo que 282 delas desenvolveram doença crítica responsável por internação em Unidade de Terapia Intensiva (UTI), ventilação mecânica, ou óbito. Na ocasião, o sistema de inteligência artificial conseguiu estratificar com sucesso quais pacientes tinham alto risco de piora clínica.

Esse estudo foi conduzido no cenário internacional com pacientes da China e dos Estados Unidos, porém no Brasil a comunidade científica focada no desenvolvimento de inovação diagnóstica também atuou com a somatória de exames de imagem e inteligência artificial para a melhor gestão da crise.

Ainda em julho de 2020, poucos meses após a OMS ter declarado a pandemia de COVID-19, Gustavo Meirelles, vice-presidente médico da Alliar e diretor do Comitê Técnico de Radiologia e Diagnóstico por Imagem da Abramed, publicou um artigo de revisão intitulado “COVID-19: uma breve atualização para radiologistas” (2) no qual além de abordar os principais aspectos clínicos e imaginológicos da infecção e as diretrizes para solicitação e utilização dos métodos de imagem durante a pandemia, mencionava as inovações que surgiam citando, inclusive, a utilização da inteligência artificial para análise das imagens e a construção de modelos preditivos.

Na publicação, o especialista relatava um potencial benefício dessa tecnologia para a triagem rápida de pacientes com suspeita clínica da doença em locais com poucos recursos diagnósticos.

Justamente nesse sentido, foi desenvolvido o projeto RadVid-19. Um grupo de pesquisadores, radiologistas e profissionais das ciências da computação e exatas atuaram no desenvolvimento de uma solução inovadora e de rápida implementação para diagnóstico da COVID-19 em todo o país.

“Qualquer instituição de saúde, de qualquer região do Brasil, que contasse com um equipamento de tomografia podia enviar imagens para esse servidor que utilizava dois algoritmos para detectar a probabilidade de uma infecção pelo novo coronavírus e quantificar o acometimento pulmonar em cada exame de imagem compartilhado”, explica Cesar Nomura, superintendente de medicina diagnóstica do Hospital Sírio-Libanês e membro do Conselho de Administração da Abramed.

Conduzido pelo Hospital das Clínicas da Universidade de São Paulo por meio do InovaHC, o projeto contou com patrocínio de muitas empresas, associações e entidades da saúde. Entre maio e dezembro de 2020, com 50 hospitais cadastrados, emitiu mais de 50 mil reports de inteligência artificial construindo um banco de dados com 25 mil casos analisados.

“A inteligência artificial tem sido cada vez mais utilizada como apoio ao diagnóstico nos mais diferentes tratamentos de saúde e, em tempos de pandemia, utilizá-la é fundamental. Nos últimos anos temos avançado na aplicação dessa tecnologia para diferentes tipos de exames”, comenta Meirelles.

Corroborando com essa percepção, outro estudo (3), dessa vez publicado em fevereiro desse ano pela Sociedade Norte-Americana de Radiologia (RSNA), considerou todos os avanços no diagnóstico por imagem da COVID-19 – inclusive a aplicação de inteligência artificial – e relatou que mesmo que nos estágios iniciais da doença, as imagens de tórax possam deixar de apresentar alterações, no ciclo de cuidado desempenham papel importante informando as decisões clínicas relacionadas à necessidade de internação hospitalar, momento de intubação, manejo do paciente e eficácia terapêutica. Com a agregação da inteligência artificial, esses exames podem melhorar a precisão do diagnóstico e a avaliação da gravidade.

Referências:

(1) Artificial intelligence for prediction of COVID-19 progression using CT imaging and clinical data

(2) COVID-19: uma breve atualização para radiologistas

(3) COVID-19 Imaging: What We Know Now and What Remains Unknown

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