Como a Inteligência Artificial consegue diagnosticar COVID em exames de sangue?

Como a Inteligência Artificial consegue diagnosticar COVID em exames de sangue?

Depois a tecnologia evoluiu ao ponto de criar a inteligência artificial (IA), fica difícil imaginar um setor da indústria que não encontre uma boa aplicabilidade do recurso em seus modelos de negócio. Na área da saúde, então, tecnologia e ciência andam juntas, principalmente quando é preciso correr contra o tempo — como acontece agora, durante a pandemia do coronavírus.

Canaltech conversou com duas empresas que, focadas em combater o vírus SARS-CoV-2, procuram desenvolver algoritmos para identificação da COVID-19 através de alterações em um hemograma, o conhecido exame de sangue. A ideia é que a ferramenta possa auxiliar as equipes médicas na triagem e no apoio ao diagnóstico de casos suspeitos que passam pelas análises dos laboratórios do Grupo Fleury, que, em parceria com a empresa de IA Kunumi, pretendem inovar e trazer resultados mais rápidos.

A principal vantagem do novo método é que o hemograma é um exame barato e acessível, quando comparado as outras formas de se identificar a presença do coronavírus, o que pode alavancar de forma significativa o acesso a testagens da COVID-19, principalmente em áreas mais remotas do país.

Outro ponto positivo da pesquisa, que deve ter os resultados divulgados em até dois meses, é que será possível identificar se o vírus está ativo no corpo do paciente ou se ele desenvolveu anticorpos, a partir da soma de evidências. Para tudo isso, as equipes contam, literalmente, com uma fábrica de exames e resultados que crescem de forma exponencial para alimentar essa IA.

Como funciona?

Normalmente, pacientes com COVID-19 apresentam alterações visíveis em um hemograma, só que entender como o hemograma, em si, pode funcionar de apoio ao diagnóstico é um percurso mais difícil, já que essas alterações podem se confundir com outras doenças. “Olhando o hemograma isoladamente, algumas alterações são bastante características. O grande valor do projeto é conseguir, a partir desses achados ou combinados desses achados, chegar a uma predição diagnóstica” de infecção pelo coronavírus, afirma a médica Maria Carolina sobre os desafios que a IA pode solucionar.

As tecnologias atuais, por exemplo, já dão conta de identificar valores de hemogramas fora de uma faixa de referência e, com bastante facilidade, ferramentas de estatística simples apontam a diferença no número de linfócitos de um grupo com COVID-19 e outro sem, mas sempre de forma separada ou quando as respostas já estão dadas para a máquina.

“Agora, quando você pega problemas complexos, com múltiplas variáveis e relações não lineares entre essas variáveis [como o novo coronavírus], você precisa do aprendizado de máquina para conseguir identificar esses padrões que não são óbvios, que são invisíveis aos olhos humanos”, explica Daniella Castro, líder de Pesquisa e Desenvolvimento da Kunumi.

Nesse cenário, um padrão complexo pode ser definir métricas para identificar a infecção pelo coronavírus, a partir do cruzamento de contagens de eritrócitos com basófilos e leucócitos — sendo todos elementos do sangue que oscilam de acordo com a doença que se contrai —, junto da idade e do sexo do paciente. No currículo, a equipe da Kunumi já desenvolveu modelos para predizer o risco de Alzheimer em até cinco anos antes do aparecimento de sintomas, usando apenas biomarcadores presentes nos exames de sangue.

Além das taxas das células, vindo dos exames, a IA é alimentada por informações demográficas dos pacientes, como sexo e idade. Isso porque os valores de referência de um hemograma, normalmente, já são referenciados nessas variáveis. Por outro lado, outros estudos apontam para uma associação direta entre idade, principalmente, para pessoas idosas, associada a um maior número de óbitos em homens com mais 60 anos, por exemplo.

Em outras palavras, sexo e idade são também dados epidemiológicos que podem contribuir para a assertividade do algoritmo. “Pelos dados preliminares, a idade influencia tanto nos dados de referência quanto em relações não-lineares com as variáveis” para o diagnóstico da COVID-19, adianta Castro sobre as evidências encontradas.

De onde vêm os dados?

Agora, a pergunta é: de onde chegam os dados que permitirão diagnosticar ou ao menos facilitar a triagem de casos da COVID-19, através de um único exame de sangue? Para o treinamento da IA, serão utilizados uma base de dados de pessoas que realizaram testes para diagnóstico do coronavírus dentro dos laboratórios do Grupo Fleury

Mais especificamente, serão usados exames de pacientes que realizaram um hemograma, em um intervalo de 30 dias antes ou depois de realizarem um teste de RT-PCR para o diagnóstico da COVID-19. Para o aprendizado de máquina se tornar mais eficiente e a IA mais assertiva, inclusive, novos exames ainda são coletados. Afinal, os hemogramas são importantes tanto na etapa de treinamento quanto de validação.

Em outra iniciativa com IA, algoritmos e coronavírus, o Grupo Fleury também participa do projeto Radvid19, que é uma plataforma capaz de identificar indícios da doença COVID-19 nos pacientes através de exames de imagens de raios-X e tomografias do tórax. Para isso, a plataforma conta com um algoritmo que analisa as imagens de tomografia coletadas, o que gera um relatório que pode ser acessado por radiologistas. A ideia é que a ferramenta funcione no auxílio da decisão clínica para definir o melhor tratamento para o paciente.

origem: Canaltech

Sirlei Madruga de Oliveira

Editora do Guia do CFTV

sirlei@guiadocftv.com.br

 

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Sirlei Madruga

Sirlei Maria Guia do CFTV

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