O método desenvolvido identifica as lesões causas pela doença de forma automatizada
João Otávio Bandeira Diniz
Doutorando em Engenharia Elétrica com ênfase em processamento de imagens pela Universidade Federal do Maranhão (UFMA) e mestre em Ciência da Computação (UFMA), onde também se graduou em Ciência da Computação. É professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Maranhão (IFMA), Campus Grajaú, onde coordena a Fábrica de Inovação. Possui projetos de pesquisa em desenvolvimento no Laboratório de Processamento e Análise de Imagens, situado no Núcleo de Computação Aplicada da UFMA. Atuação em Ciência da Computação, com ênfase em Análise de Imagem, Aprendizado de Máquina, Visão Computacional e Inteligência Artificial.
A partir de 2020, o mundo se deparou com a pandemia da COVID-19 e isso ocasionou milhões e mortes. Por ser uma doença nova, não existiam formas eficazes de identificar com rapidez os sintomas e contribuir para a realização de tratamento mais precisos e adequados. Apesar de muitos pesquisadores terem avançado nos estudos no decorrer do ano, desenvolvendo vacinas, medidas de protocolo para prevenção da doença e, consequentemente, colaborando para a redução no número de casos, a doença ainda não cessou.
Dados atualizados diariamente pelo Ministério da Saúde, por meio da Secretaria de Vigilância em Saúde no Portal da COVID-19, destacam que mais de 20 milhões de pessoas foram infectadas pela doença. E na retaguarda da contabilidade dos dados, é necessário que uma equipe de especialistas possa trabalhar conjuntamente para unificar informações e apresentar resultados satisfatórios.
E com o objetivo fornecer subsídios para a tomada de decisão pelos profissionais da linha de frente do combate à pandemia, o professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Maranhão (IFMA), João Otávio Bandeira Diniz, realizou estudos de diagnóstico por meio de métodos baseados em inteligência computacional. Ele utilizou tomografias computadorizadas para auxiliar a detecção e diagnóstico das infecções causadas pelo coronavírus.
A pesquisa, realizada em parceria com pesquisadores do Núcleo de Computação Aplicada (UFMA) e do Hospital Pedro Ernesto (vinculado a UERJ), contou com apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa e ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Maranhão (FAPEMA) por meio do edital FAPEMA n° 06/2020 – Chamada Pública Emergencial Fomento à Pesquisa no Enfrentamento à Pandemia e Pós-Pandemia do Covid-19. “A partir dessa parceria foi possível observarmos que a contaminação do vírus causava lesões aparentes nas tomografias e que utilizando algoritmos baseados em processamento de imagens e inteligência artificial era possível encontrá-las e fazer uma análise para fornecer informações quantitativas aos especialistas”, relatou João Diniz.
Para desenvolver o estudo e estabelecer metodologia, João Diniz contou com técnicas baseadas em processamento de imagens digitais e inteligência artificial. “Adquirimos a tomografia computadorizada de um paciente acometido pela doença, delimitamos a região do pulmão por meio de algoritmos de deep learning (Aprendizado profundo, técnica considerada estado da arte em vários problemas), em seguida, encontramos as regiões de lesão e as classificamos entre vidro fosco ou condensação”, contextualizou o pesquisador. “Por fim, calculamos o volume do pulmão e das lesões e entregamos como resultado as regiões encontradas, o tipo e a porcentagem que ela ocupa nos pulmões”, prosseguiu.
O estudo se iniciou em maio de 2020, quando médicos do Hospital Pedro Ernesto (vinculado a Universidade Estadual do Rio de Janeiro/UERJ) indicaram o comportamento da COVID-19 na tomografia computadorizada como possível forma de detecção e diagnóstico. “A pesquisa continua em andamento, mas já apresenta resultados promissores, o que possibilitou a elaboração de um artigo científico que será submetido à um jornal de referência com Qualis A1 e alto fator de impacto na área de imagens médicas”, contou com entusiasmo o professor do IFMA.
Resultados e benefícios
João Diniz informou que, com o método desenvolvido, será possível ter o diagnóstico baseado em computador em poucos minutos. Reforçou que, atualmente, o médico verifica todos os cortes de uma tomografia e calcula, baseado na sua experiência médica, o comprometimento e os estágio em que se encontra a doença. “Com uma ferramenta automática, é possível indicar ao especialista o quanto do pulmão está comprometido, o tipo de comprometimento e os locais onde estão as infecções, trazendo ao médico informações preciosas tanto para tomada de decisão quanto para agilizar o processo de análise das tomografias, melhorando seu desempenho e consequentemente, salvando mais vidas”, comentou.
Ou seja, a partir do estudo será possível desenvolver um método completamente automático capaz de conseguir identificar as lesões causas por COVID-19. “Assim nós poderemos classificá-las em seus tipos e descrever quantitativamente o grau de comprometimento pulmonar, a fim de entregar aos especialistas informações uteis para tomada de decisão e acompanhamento de pacientes acometidos pela doença”, complementou o pesquisador.
João Diniz ressaltou, ainda, o fomento fornecido aos pesquisadores por meio da FAPEMA. “O apoio da Fundação é fundamental para o desenvolvimento das pesquisas e pretendo continuar realizando estudos e submetendo projetos sempre que tiver oportunidade de participar”, afirmou. “Para realizar esse pesquisa foi necessária a aquisição de computadores de ponta de alto valor, o que impossibilitou a aquisição com recursos próprios”, ressaltou. “Com o fomento à pesquisa, foi possível o desenvolvimento desses trabalhos e, portanto, foi imprescindível o apoio da Fapema”, reforçou o professor do IFMA.
