Cientistas da King Abdullah University of Science & Technology (KAUST), na Arábia Saudita, desenvolveram uma ferramenta de inteligência artificial para auxiliar no monitoramento da saúde dos pulmões após uma infecção viral. 

A tecnologia é extremamente relevante em um momento em que o mundo ainda tenta controlar e se recuperar de uma pandemia. Os resultados do estudo foram descritos em um artigo publicado na revista acadêmica Nature Machine Intelligence.

Assim como ocorre com outras doenças respiratórias, o vírus SARS-CoV-2 pode causar danos aos pulmões a longo prazo, mas os médicos ainda têm dificuldades em visualizar esses efeitos. 

O motivo disso é que os exames de imagem convencionais não são capazes de detectar com precisão os sinais de fibrose pulmonar e outras anomalias. 

Consequentemente, também se torna mais difícil monitorar a saúde e a recuperação de pessoas que apresentam problemas persistentes de respiração e outras complicações causadas pela Covid-19.

Por isso, os pesquisadores da KAUST desenvolveram um método conhecido como Deep-Lung Parenchyma-Enhancing (DLPE), ou “Aprimoramento do parênquima pulmonar profundo”, em tradução livre. 

Diagrama retirado da pesquisa que contém o método de funcionamento da inteligência artificial
Fluxo de trabalho do método DLPE e fluxo experimental da pesquisa. Retirado do estudo.

A técnica combina algoritmos de inteligência artificial e dados de imageamento padrão para identificar algumas características visuais que possam indicar disfunções pulmonares.

Método DLPE

De acordo com os autores do estudo, o método DLPE permite que radiologistas descubram e analisem novas lesões pulmonares sub-visuais. Esse diagnóstico, por sua vez, pode ajudar a explicar alguns problemas respiratórios apresentados pelos paciente, o que permitiria um melhor gerenciamento e tratamento dessas condições. 

O primeiro passo é eliminar quaisquer características anatômicas que não estejam associadas ao parênquima pulmonar. Outra informação levada em conta pelos pesquisadores é o fato de que os tecidos envolvidos na troca de gases são as áreas que mais apresentam danos causados pela Covid-19.

Isso significa que a ferramenta precisa remover vias aéreas e vasos sanguíneos para, em seguida, aprimorar as imagens dos elementos restante a fim de encontrar lesões que passariam despercebidas sem a ajuda do computador. 

Aplicações da ferramenta de IA

Os pesquisadores treinaram e validaram seus algoritmos utilizando imagens de pulmões obtidas por tomografia computadorizada de milhares de pessoas hospitalizadas devido à Covid-19 na China

O método foi aprimorado com recomendações de especialistas em radiologia e, posteriormente, foi aplicado o DPLE para dezenas de sobreviventes da Covid-19 que manifestaram problemas pulmonares, sendo que todos eles haviam contraído a forma grave da doença e, portanto, haviam ficado internados. 

O DPLE representa um marco, segundo os pesquisadores, visto que ele provou pela primeira vez que as imagens de lesões a longo prazo obtidas por tomografia são capazes de explicar sintomas como falta de ar, tosse e outras complicações pulmonares.

Apesar da recuperação pós-Covid ser o foco inicial dos pesquisadores, a equipe também testou a plataforma em exames de imagem de pacientes que apresentavam outros tipos de problemas, como pneumonia, tuberculoso e câncer pulmonar. 

A conclusão foi que a ferramenta desenvolvida por eles pode auxiliar no diagnóstico de uma série de doenças pulmonares, permitindo que os radiologistas exerguem o que antes poderia passar despercebido. 

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