O projeto CXR-AI4COVID-19 foi criado por investigadores do Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência (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). A equipa desenvolveu uma ferramenta assistida por computador que avalia a evolução do estado de saúde dos doentes Covid-19 com base em imagens de raio-X do tórax e que pode ser usada como segunda opinião para radiologistas e outros clínicos não especialistas na análise destas imagens.
As manifestações da Covid-19 no sistema respiratório podem ser detetadas com precisão quando presentes, daí que este tipo de ferramentas pode ajudar a avaliar a evolução da doença nestes pacientes. O algoritmo assenta em métodos de aprendizagem profunda e aprende automaticamente as características mais relevantes da imagem para o diagnóstico. Com dados suficientes, depois da análise de uma grande quantidade de imagens, o sistema apreende as características gerais e representativas da patologia permitindo o diagnóstico automático, explica o comunicado de imprensa.
Apesar de já existirem diversos estudos sobre a utilização de sistemas de apoio ao diagnóstico médico nestas situações, a sua aplicabilidade clínica ainda não tinha sido testada. Nesta iniciativa, foi feita uma simulação de ambiente clínico para teste dos modelos desenvolvidos. Segundo Aurélio Campilho, investigador do INESC TEC e professor na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP), “esta validação revelou que o sistema consegue aprender diretamente com os radiologistas, melhorando a deteção de manifestações Covid-19”.
“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”, complementa Pedro Sousa, médico radiologista do CHVNGE.
O projeto durou cinco meses e foi financiado pela linha RESEARCH4COVID-19 da Fundação para a Ciência e a Tecnologia em 29 mil euros.
