Uma nova ferramenta que usa inteligência artificial, desenvolvida no Instituto de Radiologia do Hospital das Clínicas da Universidade de São Paulo (USP), ajuda a diagnosticar precocemente lesões hepáticas em exames de tomografia de abdome, agilizando o tratamento de casos mais graves.
A plataforma, batizada de HepatIA, foi construída a partir de exames de tomografias de cerca de 700 pacientes, incluindo pessoas saudáveis e casos de cirrose por hepatites e câncer.
“É um trabalho que estamos desenvolvendo desde 2018 e conta com dados extremamente detalhados e acurados para desenvolver o algoritmo”, conta o médico radiologista Bruno Aragão, um dos líderes do trabalho.
“Já existem ferramentas do gênero para outros problemas, como trombose pulmonar, mas escolhemos o fígado porque é uma área pouco estudada por pesquisadores de inteligência artificial.”
Ao inserir um novo exame na plataforma, a ferramenta faz uma triagem inicial, sugerindo um possível diagnóstico que deve ser confirmado pelo profissional de saúde.
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Se há suspeita de cirrose ou câncer, por exemplo, esse paciente ganha prioridade na fila de análise dos radiologistas.
Os resultados iniciais mostram que a ferramenta tem um resultado preciso de cerca de 94% para identificação automática da fase do contraste, 84% para triagem de alterações no formato de fígado que sugerem cirrose e 70% na triagem da presença de câncer no exame.
“Nosso objetivo é resolver problemas de fluxos e processos, principalmente num hospital com um grande número de exames para processar”, explica o médico.
Segundo o pesquisador, a ferramenta está em constante evolução, principalmente para melhora da performance na triagem de tumores pequenos.
Também foi criada toda uma linha de pesquisa com alunos de doutorado e iniciação científica em torno do projeto, o que permite o aprimoramento e desenvolvimento de novas funcionalidades.
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Perda de massa muscular
Além disso, como a tomografia permite avaliar a massa muscular, a ferramenta também aponta quando há perda desse tecido – a chamada sarcopenia.
O médico diz que isso é fundamental para os pacientes oncológicos, já que essa condição leva a piores resultados.
“Ela mostra com rapidez um cálculo que acaba não sendo feito de forma rotineira. Assim, pode-se encaminhar esse paciente para acompanhamento nutricional, por exemplo”, explica Aragão.
Isso ajuda na prevenção de complicações, melhora a resposta ao tratamento e a sobrevida do paciente.
A pesquisa foi desenvolvida em parceria entre o Instituto de Radiologia e o Departamento de Gastroenterologia do Hospital das Clínicas, o Núcleo de Inovação Tecnológica do HC (InovaHC), a FAPESP (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo) e a startup de tecnologia MaChiron.
Fonte: Agência Einstein
Inteligência artificial ajuda a diagnosticar câncer de fígado Publicado primeiro em https://saude.abril.com.br
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