UFPR de Toledo desenvolve pesquisa que visa contribuir no diagnóstico de AVC
Quando descoberto rapidamente, muitos casos de Acidente Vascular Cerebral (AVC) podem ser solucionados sem grandes possibilidades de sequelas no paciente. No Brasil, o AVC é considerado a segunda maior causa de óbitos e chama a atenção dos pesquisadores que buscam formas de aprimorar o diagnóstico. O curso de medicina da Universidade Federal do Paraná (UFPR), campus de Toledo, desenvolve uma pesquisa que visa utilizar a Inteligência Artificial (IA) para contribuir na apuração de diagnósticos mais precisos através de exames de imagem.
“Nossa pesquisa envolve a criação de uma Rede Neural (RN) e treinamento dela para diagnóstico de AVC. O objetivo era que a RN conseguisse analisar uma tomografia de crânio e detectar alterações sugestivas de AVC no exame. Com isso, teríamos uma inteligência artificial capaz de auxiliar médicos no diagnóstico precoce de acidentes vasculares”, explica o programador e desenvolvedor da inteligência artificial e idealizador da pesquisa, acadêmico do 5º ano de medicina da UFPR, Rodrigo Azzolini.
O trabalho foi idealizada em 2020 e começou em agosto de 2021. A pesquisa conta a atuação de dois professores e quatro acadêmicos: o pesquisador principal que tem auxiliado em todos os trâmites burocráticos da pesquisa, o responsável pelo estudo, Kleber Pereira; o radiologista que conectou o grupo a um banco de dados de tomografias e auxiliou com a classificação de todas elas, Rafael Bortoncello; os acadêmicos que auxiliaram na classificação das imagens, Natalia Alczuk, Karina Inoue e Lucian Machado; além de Azzolini.
RESULTADOS PROMISSORES – “Nós classificamos manualmente, com ajuda de um profissional radiologista, aproximadamente seis mil tomografias de crânio. Com essas imagens classificadas, eu consegui desenvolver essa Inteligência Artificial e treiná-la para analisar as tomografias de crânio automaticamente”, declara Azzolini. “Ela treinou com todas as seis mil imagens e atingiu gradualmente uma acurácia cada vez maior. Atualmente, a IA é capaz de classificar uma tomografia tridimensional em 0,7 segundos com uma acurácia de 87%”.
O acadêmico pontua que a próxima etapa dos estudos é alocar a rede neural em um ‘super’ computador, com maior poder de processamento, pois um computador doméstico se mostrou muito limitado para treinamento de uma IA tão complexa. Ele também explica que essa nova fase envolve muitos cálculos matemáticos, que demandam muito de um computador comum.
“Com isso, conseguirei refinar melhor os parâmetros da rede neural e com mais agilidade. O objetivo é fazer com que ela tenha uma acurácia superior a 90%. Feito isso, tenho a intenção de colocá-la disponível para uso público em um site, onde o médico possa enviar o exame de imagem e receber uma avaliação da Inteligência Artificial”, contextualiza.
IA EM BENEFÍCIO DA MEDICINA – De acordo com Azzolini, a IA já tem sido amplamente aplicada à medicina e cada vez mais será implementada na prática clínica dos médicos. Ele cita que um futuro próximo, possivelmente, a humanidade irá presenciar uma revolução dentro dessa área, visto que a Inteligência Artificial precisa de uma vasta quantidade de dados para aprender a realizar as diferentes tarefas. O acadêmico acrescenta que a medicina atual está em processo de virtualização e se ancora cada vez mais as consultas remotas, prontuários virtuais e arquivos de imagem no computador, gerando uma infinidade de dados diariamente.
“Com o avanço da tecnologia, os computadores têm se tornado cada vez mais potentes e mais rápidos. Hoje, uma tecnologia que cabe no nosso bolso, como o celular, tem maior poder de processamento do que o computador presente na nave Apollo 11, que levou o homem à lua. O rápido avanço do poder de processamento dos computadores somado aos milhões de dados médicos gerados pela virtualização da medicina formam o ambiente perfeito ao surgimento e treinamento de inteligências artificiais altamente capacitadas”, reforça.
FERRAMENTE VALIOSA – Na etapa atual, a pesquisa está em fase de validação científica. A ideia é fazer com que ela se transforme em uma espécie de produto virtual para que os médicos, especialmente, aqueles que trabalham em pronto-socorro tenham acesso a essa ferramenta que visa auxiliar em um diagnóstico de AVC com mais precisão. Para 2022, o desejo é que o produto já tenha virado uma plataforma virtual em funcionamento 24 horas por dia.
“Me sinto bastante orgulhoso do progresso que conseguimos. É um projeto grande e bastante dispendioso, pois envolve a classificação de milhares de tomografias manualmente bem como a criação e treinamento da rede neural do zero. Me sinto empolgado com a possibilidade de aplicação prática dessa IA, pois ela tem potencial para virar uma ferramenta valiosa para clínicos de plantão em pronto socorro. Como o diagnóstico precoce de AVC pode melhorar muito o desfecho do paciente, imaginar que meu algoritmo pode ajudar a salvar uma vida me dá uma empolgação para continuar refinando ainda mais meu algoritmo”, conclui o acadêmico com muito otimismo.
Da Redação
