A plataforma é capaz de identificar se um paciente está infectado pelo vírus
Redação Publicado em 08/07/2020, às 13h06
Um aplicativo criado por um grupo de pesquisadores da Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras (FFCLRP) da USP, em Ribeiro Preto, e do Supera Parque de Inovação e Tecnologia da cidade é capaz de realizar o diagnótisco do coronavírus a partir de uma radiografia do pulmão.
De acordo com o Jornal da USP, foram analisados 3.500 imagens, obtidas de repositórios de Brasil, China, Estados Unidos e Itália, sendo duas mil de pacientes infectados pelo vírus, para criar a ferramenta. Outras 500 eram de pacientes com tuberculose e mil de pessoas sem nenhuma doença.
O aplicativo também pode ser utilizado para fazer triagem de pacientes com suspeita de COVID-19 por permitir a análise de várias imagens simultaneamente e seu nome foi escolhido a fim de homenagear Marie Curie. Nascida em Varsóvia, na Polônia, a cientista foi a primeira mulher a ganhar um Nobel, além de ser a única pessoa da História a ganhá-lo duas vezes, um de Física e outro de Química.
A pesquisadora Paula Cristina dos Santos, uma das responsáveis pela criação do aplicativo, explicou que foram separadas nas 3.500 imagens somente a área do pulmão. “Em seguida foi feita uma análise estatística, usando algoritmo capaz de distinguir os três grupos de pacientes: aqueles com a covid-19, aqueles com tuberculose e aqueles sem nenhuma doença”, relatou ela, que é formada em Fonoaudiologia e Informática Biomédica, além de doutora pela USP.
“Foram identificadas 144 características, sendo 42 específicas da COVID-19. Percebemos que essas características também têm níveis, dependendo do estágio da doença: mais leves, moderados e graves. Agora estamos fazendo estudos mais aprofundados, usando outros algoritmos, para estudar essa evolução nas imagens", completou.
A confirmação do aumento na densidade do pulmão foi um outro detalhe que chamou a atenção dos pesquisadores, chamado na medicina de ‘vidro fosco’. “Na COVID-19, o ‘vidro fosco’ tem apresentado uma forma diferente até em relação a outras patologias que apresentam essa característica, por isso o aplicativo consegue agrupar”, comentou.
Paula ainda afirmou que o Marie apresenta uma assertividade de 93% a 98% no diagnóstico apesar de ainda estar em fase de ajustes. “Percebemos que a assertividade cai quando o paciente está na fase inicial da doença, mas em pacientes com grau mais avançado, a assertividade chega a 98%. Então o que precisamos é aprofundar o estudo dos casos leves”, contou a pesquisadora.
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A professora Geraldine Góes Bosco, do Departamento de Computação e Matemática da FFCLRP, que também participou do desenvolvimento da ferramenta, apontou outra vantagem do novo aplicativo. O médico pode enviar várias imagens para triagem e diagnóstico, ou somente uma imagem para diagnóstico pelo celular. “Isso pode auxiliar o profissional onde quer que ele esteja, pois o aplicativo consegue analisar e processar várias imagens ao mesmo tempo e dar a resposta em poucos minutos”, concluiu.
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