Projeto da USP sobre previsão de diagnóstico da covid-19 vence prêmio de inovação

Aplicativo que usa Inteligência Artificial e algoritmos poderá auxiliar os médicos ao fornecer subsídios para a tomada de decisões diante de casos do novo coronavírus

 10/12/2020 - Publicado há 2 anos
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O projeto, que utiliza algoritmos para predizer o diagnóstico e o prognóstico de covid-19, foi premiado na categoria Inovação em Prevenção – Foto: Reprodução – Logo: Thiago Lyra/SAÚDE é Vital

O projeto IACOV-BR: Inteligência Artificial para Covid-19 no Brasil venceu o Prêmio Abril & Dasa de Inovação Médica Especial Covid-19 na categoria Inovação em Prevenção. Desenvolvido no Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde (LABDAPS) da Faculdade de Saúde Pública (FSP) da USP, a pesquisa usa algoritmos para predizer o diagnóstico e o prognóstico da covid-19 nas cinco regiões brasileiras, auxiliando a prevenção e agravamento clínico da doença em diferentes contextos socioeconômicos.

A cerimônia de premiação, que ocorreu nesta quarta-feira (9), buscou reconhecer os profissionais e cientistas que lutaram contra o novo coronavírus neste ano. O evento aconteceu de forma on-line e contou também com uma homenagem aos médicos e profissionais da área da saúde. 

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O pesquisador Alexandre Chiavegatto Filho, diretor do LABDAPS, explica que o projeto já teve grandes avanços desde que começou, no início da pandemia. “Com a criação da rede IACOV-BR nossa equipe conseguiu parceria para a coleta de dados com mais de 30 hospitais no Brasil. São por volta de 35 mil pacientes das cinco regiões do País.”

A ferramenta ajuda os médicos a tomarem decisões importantes, como, por exemplo, referentes à internação de pacientes com covid-19, necessidade de ventilação mecânica ou até mesmo se virá a óbito. O algoritmo não decidirá pelos médicos, mas sim oferecerá subsídios para que a tomada de decisão seja a melhor e com maior respaldo possível. 

Atualmente, a pesquisa conta com o financiamento do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) e da Microsoft, que tem permitido o armazenamento e o processamento de dados. Os cientistas também conseguiram apoio financeiro da Fundação de Amparo à Pesquisa da Paraíba para o desenvolvimento da ferramenta, um aplicativo chamado RandomIA.

O pesquisador Alexandre Chiavegatto Filho – Foto: Reprodução / Lattes

Segundo Chiavegatto, a partir da coleta de dados que está sendo realizada, e tem previsão para acabar em dezembro, será possível descobrir “o quanto os algoritmos conseguem manter a qualidade de decisões inteligentes à medida que você vai mudando para realidades totalmente opostas às que temos no Brasil”. Isso só é possível graças à diversidade dos dados que estão sendo coletados, que vão desde hospitais públicos até hospitais privados de capitais. 

O algoritmo final ainda não está pronto, mas uma versão beta começará a ser testada em breve. Nessa primeira fase, o objetivo dos pesquisadores é descobrir quais informações os médicos precisam. Por isso o RandomIA apresentará três possibilidades: um resultado mais direto que dirá apenas se a probabilidade de o paciente estar com covid-19 é alta ou baixa; outro com o valor dessa probabilidade; e, por fim, um resultado de complexidade elevada que apresentará níveis de incerteza, intervalo de confiança e gráficos.

“O resultado dado ainda não é para ser levado como uma conduta clínica. No momento, o objetivo é o médico receber as três opções e decidir qual delas ele preferiria receber em um atendimento clínico normal do dia a dia”, explica o pesquisador ao Jornal da USP

O objetivo da ferramenta é oferecer recursos para que o médico consiga tomar a melhor decisão referente a pacientes com covid-19 ou com suspeita da doença – Foto: Official U.S. Navy Page /Wikimedia Commons

Já na segunda fase dos estudos do , laboratório, o foco será no desenvolvimento de uma pesquisa randomizada, ou seja, que compara duas ou mais intervenções que são controladas pelos pesquisadores e aplicadas de forma aleatória em um grupo de pacientes. Nesta etapa, metade dos médicos receberá os dados completos do algoritmo final e a outra metade apenas instruções padronizadas, como se fosse uma espécie de “placebo”. Chiavegatto conta que o grupo quer analisar se o algoritmo ajudará a predizer se o paciente tem ou não covid-19 ou um prognóstico negativo, e se, sabendo isso, haverá diminuição do risco de evolução negativa do paciente.

“No fim, o nosso grande objetivo é colocar esses algoritmos no SUS [Sistema Único de Saúde], principalmente em cidades onde há apenas um médico, o que é surpreendentemente frequente no Brasil. Muitas cidades pequenas têm apenas um médico que precisa atender todos os tipos de paciente. Com a Inteligência Artificial, ele poderá ter uma tecnologia orientando-o e ajudando na tomada de decisões difíceis no dia a dia. Isso vai mudar radicalmente a atenção à saúde no Brasil”, finaliza Chiavegatto. 

Mais informações: e-mail alexdiasporto@usp.br; com Alexandre Chiavegatto Filho


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