Inteligência artificial acelera diagnóstico e prognóstico da Covid-19
Na Dasa, a transformação digital se associa à expertise médica
no esforço para conter a pandemia
A tecnologia de inteligência artificial (IA) não é exatamente um conceito novo, e sua aplicação – simplificadamente, o uso de sistemas capazes de realizar tarefas de forma similar ao cérebro humano – é estudada desde a década de 1950.
“A tecnologia vem sendo explorada há anos, por exemplo, nos aplicativos de mapas para traçar o trajeto mais rápido, nos streamings de vídeo para oferecer sugestões de filmes com base nos que foram assistidos, nos assistentes virtuais que aprendem conforme nossas orientações e pedidos”, explica o radiologista Felipe Kitamura, Head de Inovação da Operação de Diagnósticos da Dasa, maior rede de saúde integrada do Brasil.
“Na última década, acompanhamos avanços técnicos significativos, inclusive na área de saúde, que para adotar novas tecnologias precisa garantir que sejam seguras e melhorem a vida dos pacientes”, completa.
O uso de IA na medicina ganhou força como um importante aliado no enfrentamento à Covid-19. Desde o início da pandemia, já são milhares de artigos publicados associando os termos “inteligência artificial” e “Covid-19”.
A tecnologia vem revolucionando a área da saúde, com potencial para:
Otimizar processos de atendimento
Integrar dados clínicos de pacientes
Contribuir para diagnósticos mais rápidos e precisos
Apoiar decisões sobre conduta médica
Fortalecer pesquisas sobre novos medicamentos
Promover mecanismos de vigilância sanitária
Agilidade e precisão
em exames
IA pode realizar tarefas específicas, entre elas classificar imagens de modo a identificar tumores, sangramentos cerebrais e comprometimento de pulmões de pessoas infectadas por Covid-19.
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Isso não acontece como nos filmes de ficção, com robôs capazes de interagir com pessoas. São ferramentas que respondem a perguntas como: este exame está normal ou alterado? Qual a porcentagem de acometimento? Ele revela uma doença avançada? Tudo isso feito em poucos segundos, com elevado grau de acerto, sem a variabilidade de opinião humana”, descreve Kitamura.
“Não faltam estudos mostrando que o trabalho do médico associado à IA aumenta a assertividade nos resultados.”
O que é...
Algoritmo
É uma sequência de regras, de instruções, como se fossem passos de uma receita que devem ser seguidos para se executar uma tarefa – por exemplo, coletar, armazenar e cruzar dados para fornecer um diagnóstico.
Aprendizagem de máquina (ou machine learning)
É um sistema capaz de usar algoritmos para aprender baseado em exemplos. Em uma tomografia computadorizada de cérebro, por exemplo, em vez de nós dizermos para a máquina o que ela precisa procurar na imagem, nós damos milhares de exemplos de casos com e sem hemorragia. Com isso, o algoritmo de IA consegue indicar se há sangramentos em casos novos.
Aprendizagem profunda (ou deep learning)
Trata-se de um aprendizado de máquina com algoritmos mais complexos, criando redes neurais artificiais, originalmente inspiradas no cérebro humano. Deep Learning funciona bem para problemas em que temos uma quantidade grande de dados para treinar os modelos. Permite, baseado em imagens e dados clínicos do paciente, prever o desfecho de uma doença.
“Na construção de um algoritmo de saúde, o papel dos médicos é crucial. São eles que fazem o processo de anotação, mapeando milhares de imagens e o que elas representam”, exemplifica o radiologista.
É por meio desse trabalho que o algoritmo aprende a identificar se uma imagem de pulmão tem um padrão que indica Covid-19, quantificando áreas com aparência de vidro fosco que sinalizam a doença.
O laboratório de inteligência artificial da Dasa
É a frente de operações da empresa que tem como objetivo transformar a gestão da saúde por meio da elaboração e implementação de algoritmos voltados à medicina diagnóstica.
A equipe é formada por 35 profissionais.
Médicos fazem as anotações nos
exames que vão “ensinar” a máquina
a reconhecer padrões de imagem.
Cientistas de dados
criam algoritmos.
Engenheiros desenvolvem o
software para implementação
dos algoritmos.
Desde 2019, o Dasa Inova recebeu investimentos de mais de R$ 20 milhões e integrou quase 20 algoritmos de IA para auxiliar a decisão médica em diagnóstico por imagem.
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Para ser usado na prática, um algoritmo precisa ser validado apropriadamente”, diz Felipe Kitamura.
Algoritmo de segmentação pulmonar
A Dasa criou e validou um algoritmo de segmentação pulmonar que ajuda na quantificação de áreas com aparência de vidro fosco, um padrão comum nas imagens de pulmões infectados pelo Sars-CoV-2, causador da Covid-19.
O resultado sai em menos de 5 minutos, na forma de gráficos que demonstram o percentual dos pulmões acometido por vidro fosco.
O algoritmo foi disponibilizado gratuitamente para qualquer médico de qualquer lugar do mundo, pelo site
Dasa.AI.
Algoritmo de classificação de risco
Elaborado em parceria com Hospital Alemão Oswaldo Cruz, de São Paulo, o projeto dá um passo adiante na avaliação de casos de Covid-19, criando um modelo para prever desfechos da doença.
7 Instituições participantes:
Hospital Alemão Oswaldo Cruz
3 hospitais da rede Dasa (Nove de Julho e Santa Paula, em São Paulo, e São Lucas, no Rio de Janeiro)
Universidade Federal de São Paulo (Unifesp)
Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
Universidade Estadual do Rio de Janeiro (UERJ)
O projeto se baseou em mais de 3000 tomografias de tórax, incluindo casos com infeção pelo Sars-CoV-2.
Dados de 530 pacientes foram inseridos anonimamente no sistema:
Tomografia de tórax
Exames laboratoriais
Informações sobre presença de comorbidades (como hipertensão, diabetes, asma, insuficiência renal)
As análises apontam prognósticos como:
risco de sepse
e choque séptico
necessidade ou não
de UTI
necessidade ou não
de intubação
probabilidade
de óbito
“O algoritmo conseguiu performance muito boa, com grau de acerto entre 80% e 90% nos desfechos”, conta Felipe Kitamura.
Aliança com a Harvard Medical School
A parceria da Dasa com o Center for Clinical Data Science (CCDS) – Centro Global de Ciência de Dados para Medicina, da Harvard Medical School – é de longa data. Em 2018, a empresa foi o primeiro e único player de saúde da América Latina a integrar o CCDS.
Também no contexto da Covid-19, a Dasa fez a validação de um algoritmo de interpretação de raio X desenvolvido pela instituição americana com base em 300 exames que quantificam o comprometimento do pulmão.
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Um algoritmo treinado numa base de dados pode não funcionar tão bem em outra. Por isso, esse tipo de validação é importante para torná-lo mais escalável e confiável”, explica Kitamura.
Aceleração de exame
de ressonância magnética
A ressonância magnética é um exame de diagnóstico de alta definição, não invasivo, que permite a geração de imagens detalhadas e tridimensionais.
Feito por meio de uma máquina em sua maioria em forma de tubo, o exame exige imobilidade por até 40 minutos, o que gera certo desconforto aos pacientes, especialmente aqueles com claustrofobia e que apresentam mais dificuldade em tolerar períodos de tempo muito longos dentro do aparelho.
Na Dasa, um algoritmo já validado vem conseguindo encurtar o tempo de obtenção das imagens em cerca de 40%, gerando:
Mais agilidade e precisão na interpretação das imagens
Melhor experiência para o paciente
Ampliação da agenda de atendimento, reduzindo tempo de espera para marcação do exame
“A IA constitui uma área do conhecimento indispensável para a prática dos profissionais da saúde do mundo atual, e seu uso tem como principais objetivos melhorar a experiência do paciente, melhorar o diagnóstico, trazer mais informações nos laudos, reduzir o tempo de exame, reduzir a reconvocação – o que acaba auxiliando na sustentabilidade do setor de saúde com um todo – ou seja, contribui para todos os envolvidos no setor da saúde e, principalmente, para os pacientes”, destaca Felipe Kitamura.
