Inteligência Artificial pode ajudar no combate ao COVID-19

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Escrito por Linda Hohnholz

Uma nova estrutura de aprendizado de máquina pode aliviar o trabalho dos radiologistas, fornecendo diagnósticos rápidos e precisos de doenças.

A pandemia de COVID-19 tomou o mundo de assalto no início de 2020 e se tornou desde então a principal causa de morte em vários países, incluindo China, EUA, Espanha e Reino Unido. Os pesquisadores estão trabalhando extensivamente no desenvolvimento de maneiras práticas de diagnosticar infecções por COVID-19, e muitos deles concentraram sua atenção em como a inteligência artificial (IA) pode ser aproveitada para esse fim.       

Vários estudos relataram que sistemas baseados em IA podem ser usados ​​para detectar COVID-19 em imagens de raios X de tórax porque a doença tende a produzir áreas com pus e água nos pulmões, que aparecem como manchas brancas nas radiografias . Embora vários modelos de diagnóstico de IA baseados nesse princípio tenham sido propostos, melhorar sua precisão, velocidade e aplicabilidade continua sendo uma prioridade.

Agora, uma equipe de cientistas liderada pelo professor Gwanggil Jeon, da Universidade Nacional de Incheon, na Coréia, desenvolveu uma estrutura automática de diagnóstico COVID-19 que aumenta as coisas combinando duas poderosas técnicas baseadas em IA. Seu sistema pode ser treinado para diferenciar com precisão as imagens de raios-X de tórax de pacientes com COVID-19 e não-COVID-19. O artigo foi disponibilizado online em 27 de outubro de 2021 e publicado em 21 de novembro de 2021, no Volume 8, Edição 21 do IEEE Internet of Things Journal.

Os dois algoritmos que os pesquisadores usaram foram Faster R-CNN e ResNet-101. O primeiro é um modelo baseado em aprendizado de máquina que usa uma rede de proposta de região, que pode ser treinada para identificar as regiões relevantes em uma imagem de entrada. A segunda é uma rede neural de aprendizado profundo composta por 101 camadas, que foi usada como backbone. O ResNet-101, quando treinado com dados de entrada suficientes, é um modelo poderoso para reconhecimento de imagem. “Até onde sabemos, nossa abordagem é a primeira a combinar ResNet-101 e Faster R-CNN para detecção de COVID-19”, comenta Prof. Jeon, “Após treinar nosso modelo com 8800 imagens de raios-X, obtivemos uma precisão notável de 98%.”

A equipe de pesquisa acredita que sua estratégia pode ser útil para a detecção precoce do COVID-19 em hospitais e centros de saúde pública. O uso de técnicas de diagnóstico automático baseadas na tecnologia de IA pode diminuir o trabalho e a pressão dos radiologistas e outros especialistas médicos, que enfrentam enormes cargas de trabalho desde o início da pandemia. Além disso, à medida que dispositivos médicos mais modernos forem conectados à Internet, será possível alimentar grandes quantidades de dados de treinamento para o modelo proposto; isso resultará em precisões ainda maiores, e não apenas para o COVID-19, como afirma o Prof. Jeon: “A abordagem de aprendizado profundo usada em nosso estudo é aplicável a outros tipos de imagens médicas e pode ser usada para diagnosticar diferentes doenças”.

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Linda Hohnholz

Editor-chefe para eTurboNews baseado no eTN HQ.

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