Uma equipa de investigadores do Técnico e do Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Investigação e Desenvolvimento (INESC-ID) está a desenvolver, em conjunto com Hospital da Luz Learning Health, um sistema de análise das radiografias torácicas efetuadas por doentes nos serviços de urgência hospitalares, que estime a probabilidade de as mesmas terem as propriedades que caracterizam um doente com COVID-19.
Sabe-se que o além de causar tosse, febre e fadiga, o vírus SARS-CoV-2 pode causar infeções severas das vias respiratórias. Identificar estes casos clínicos e conter agravamentos dos quadros clínicos é crucial para diminuir as vítimas da pandemia. A radiografia convencional do tórax ajuda a avaliar o grau de desenvolvimento da infeção nas vias respiratórias e, consequentemente, a determinar a estratégia de acompanhamento e tratamento do paciente. Os raios- X ao tórax podem também ser usados como um método de diagnóstico complementar, embora não façam parte do protocolo oficial.
Assim, a criação de modelos de inteligência artificial que identifiquem características radiológicas da COVID-19 em imagens de raio-X torácico permite, em combinação com outra informação clínica, ajudar na tomada de decisão de casos suspeitos de COVID-19, assumindo-se com uma importante e útil ferramenta de apoio ao trabalho dos profissionais de saúde. “O objetivo central é a ferramenta poder determinar, autonomamente, e com elevado grau de certeza, se uma radiografia corresponde a um paciente com Covid, a partir de raios-X torácicos e qual a severidade da doença”, explica o professor Arlindo Oliveira, docente do Técnico e o investigador responsável pelo projeto.
Cumprindo este objetivo, o sistema ajudará por um lado a otimizar o trabalho dos radiologistas, identificando e priorizando na lista de trabalhos as radiografias suspeitas de COVID-19 e, por outro lado auxiliará os médicos de outras especialidades em contexto de urgência, quando os radiologistas não estão disponíveis, com uma ferramenta de análise das radiografias torácicas. Através deste sistema a tomada de decisão por parte dos profissionais de saúde poderá também ser mais facilitada na definição do protocolo clínico a seguir, aumentando-se consequentemente a eficácia em contexto de urgência.
O sistema, já verificado com bases de dados públicas, está, atualmente, a ser testado “com os dados fornecidos pelo Hospital da Luz e Hospital Beatriz Ângelo”, tal como partilha o professor Arlindo Oliveira. “Os dados fornecidos pelos parceiros permitir-nos-ão testar a precisão do modelo, que será, se bem-sucedido, integrado no fluxo normal de admissão de pacientes”, explica o professor Arlindo Oliveira.
A demonstração de exequibilidade do projeto deverá estar concluída dentro de alguns meses. A fase seguinte passará pela implementação da ferramenta em contexto hospitalar, e apesar do sucesso desta etapa já não depender da equipa de investigadores, o professor Arlindo Oliveira acredita que o mesmo “poderá estar operacional alguns meses depois de terminado o demonstrador”.
Além do professor Arlindo Oliveira, a equipa de investigação conta com o professor Bruno Martins, e os engenheiros Mário Cardoso e João Cardoso. Integram também este grupo de trabalho multidisciplinar médicos radiologistas, médicos dos serviços de urgência do Hospital da Luz Lisboa e do Hospital Beatriz Ângelo, especialistas em ergonomia e fatores humanos, especialistas em sistemas de informação e gestores. O DeepPathCOVIDx foi um dos projetos apoiados no âmbito programa Portugal 2020 e os resultados alcançados serão apresentados no primeiro semestre deste ano.
Este projeto é mais uma prova do valor que advêm da cooperação estreita entre a Engenharia e a Medicina, tal como salienta o professor Arlindo Oliveira: “a colaboração entre as áreas da engenharia e da medicina é sempre muito proveitosa, e desempenhará um papel essencial nos futuros desenvolvimentos da área médica”.
