Agência Brasil
Publicada em 08/02/2022 às 16h21
Pesquisadores do Instituto Oswaldo Cruz (IOC/Fiocruz) participaram do desenvolvimento de uma inteligência artificial capaz de ajudar médicos a identificarem a hanseníase. A criação do assistente de diagnóstico, chamado de AI4Leprosy, contou com a parceria e financiamento da Microsoft e da Fundação Novartis e teve os resultados publicados na revista científica The Lancet Regional Health Americas. Também integraram o estudo as universidades da Basileia, na Suíça, e de Aberdeeen, na Escócia.
Segundo a Fiocruz, o software foi capaz de identificar a hanseníase como causa de lesões na pele dos pacientes em mais de 90% dos casos em que foi submetido a teste. Com a publicação dos resultados, os pesquisadores poderão avançar na criação de um aplicativo de celular que futuramente poderá ser usado por profissionais de saúde.
A tecnologia desenvolvida combina a análise de fotos das lesões com dados clínicos dos pacientes, por meio de um algoritmo que faz o reconhecimento de imagens e é capaz de diferenciar variações sutis de tons, quase imperceptíveis ao olho humano.
Para que o algoritmo fosse capaz de fazer o reconhecimento, foi necessária a comparação de fotografias de lesões causadas pela hanseníase e por doenças semelhantes, em uma técnica chamada de aprendizado de máquina (machine learning), em que o computador associa padrões nas imagens à doença ou a outras causas. Ao todo, foram usadas 1.229 fotografias de 585 lesões diferentes, com a colaboração de 222 pacientes do Ambulatório Souza Araújo, mantido pelo Laboratório de Hanseníase do IOC/Fiocruz.
Esse tipo de tecnologia já existe para apoio ao diagnóstico do melanoma, um tipo do câncer de pele. No caso da hanseníase, porém, uma maior variedade de lesões está associada à doença, o que exigiu que o reconhecimento de imagens fosse combinado com o preenchimento de informações clínicas dos pacientes. Desse modo, também foi preciso ensinar ao algoritmo características que já foram descritas como sintomas da doença, como alterações de sensibilidade nos pés e perda de sensibilidade térmica nas mãos, e outras, como coceira, que têm maior probabilidade de serem causadas por outras enfermidades.
Quando apenas o reconhecimento de fotografias foi usado, o modelo proposto foi capaz de acertar quais casos eram de hanseníase em 70% dos pacientes. A precisão aumenta para 90% quando leva em conta os dados clínicos.
A Fiocruz destaca que o algoritmo poderia acelerar o diagnóstico da hanseníase por parte dos profissionais de saúde. Em entrevista à Agência Fiocruz de Notícias, o chefe do Laboratório de Hanseníase do IOC/Fiocruz, Milton Ozório Moraes, explicou que, com isso, médicos poderão iniciar o tratamento da doença mais rápido e evitar consequências graves que ela pode causar, como deformidades, perda de movimentos e problemas de visão.
"Essa ferramenta pode apoiar a decisão do médico de iniciar a investigação, acelerando a confirmação do diagnóstico e o início do tratamento, que é fundamental para interromper a transmissão da doença e prevenir sequelas”, disse. O médico que acredita que um aplicativo com inteligência artificial pode estar disponível em dois anos, o que ainda depende de testes em outras partes do mundo e em diferentes contextos sociais e demográficos para validar os resultados obtidos.
A demora na identificação da doença é considerada um dos maiores desafios para o seu tratamento e também favorece a disseminação da bactéria causadora, a Mycobacterium leprae. A fundação informa que mais de 200 mil novos casos de hanseníase foram registrados em todo o mundo em 2019, sendo aproximadamente 10 mil com lesões avançadas. O Brasil é o segundo país mais afetado pela doença e detectou 27 mil novos casos, dentre os quais 2,3 mil já apresentavam danos avançados.
Com o início da pandemia de covid-19, em 2020, especialistas se preocupam que a queda no número de diagnósticos signifique mais casos avançando sem tratamento. A Fiocruz cita dados de um levantamento da Sociedade Brasileira de Dermatologia (SBD) que apontou redução de 35% nos registros de hanseníase em 2020, e de 45% em 2021, em relação a 2019.
A Organização Mundial da Saúde (OMS) tem como meta reduzir em 70% os novos casos de hanseníase até 2030 e, no longo prazo, interromper a transmissão.
URL: https://rondoniadinamica/noticias/2022/02/inteligencia-artificial-pode-acelerar-diagnostico-de-hanseniase,124213.shtml