Technology Portugal , Oporto, Tuesday, December 22 of 2020, 09:31

Ferramenta que deteta a COVID-19 através de raio-X

Sistema baseado em “deep learning” pode ajudar a definir a estratégia de tratamento do doente, funcionando como uma "segunda opinião" para os radiologistas

UP/DICYT Um grupo de investigadores do INESC TEC – Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência, 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) desenvolveu um sistema de diagnóstico assistido por computador, que identifica características radiológicas da COVID-19 em imagens de raio-X torácico.

 

Esta ferramenta pode ajudar a definir o diagnóstico e a estratégia de tratamento do doente, funcionando como uma segunda opinião para os radiologistas ou outros clínicos não especialistas na análise destas imagens.

 

A COVID-19 pode causar tosse, febre e fadiga, podendo, em alguns casos, evoluir para uma infeção severa das vias respiratórias. A radiografia convencional (raio-X) do tórax ajuda a aferir o grau de desenvolvimento da infeção das vias respiratórias e, consequentemente, a determinar a estratégia de acompanhamento e tratamento do paciente.

 

As manifestações do coronavírus podem ser detetadas com precisão quando presentes, o que motiva o uso deste tipo de ferramentas para avaliar a evolução da doença em pacientes com sintomas de COVID-19 moderados a graves”, explica Aurélio Campilho, investigador do INESC TEC e professor jubilado da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP).


Ferramenta utiliza métodos de aprendizagem profunda

 

O algoritmo desenvolvido pelo INESC TEC tem como base métodos de aprendizagem profunda (“deep learning”). O sistema aprende automaticamente as características da imagem mais relevantes para o diagnóstico. Para tal, é analisada uma grande quantidade de imagens representativas das diferentes manifestações da COVID-19, mas também de pacientes saudáveis ou com outras patologias. Se os dados forem suficientes, o sistema consegue aprender as características representativas da patologia, permitindo, assim, o diagnóstico automático.

 

Já existem diversos estudos sobre a utilização de sistemas de apoio ao diagnóstico médico nestas situações, mas a sua aplicabilidade clínica ainda não tinha sido testada.

 

“O desempenho do sistema foi confrontado com a opinião de dois radiologistas experientes, tendo demonstrado potencial para ter uma capacidade de diagnóstico semelhante aos radiologistas”, explica Aurélio Campilho.


Testes no CHVNGE

 

Para Pedro Sousa, médico radiologista do CHVNGE, “este projeto, em que colocamos a medicina e a engenharia a caminhar lado a lado, tem o potencial de criar uma ferramenta de diagnóstico útil e poderosa na prática clínica”.

 

“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”, adianta o clínico.

 

O projeto teve a duração de cinco meses e foi financiado pela linha RESEARCH4COVID-19, da Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) ,em 29 mil euros.