Inteligência artificial auxilia análise por tomografia computadorizada para COVID-19

Beijing, 10 mar (Xinhua) -- Os pesquisadores chineses desenvolveram um sistema de análise por tomografia computadorizada (TC) assistida por inteligência artificial (IA) na identificação de pacientes com a COVID-19 ou pneumonia viral comum, informou o jornal Science and Technology Daily nesta segunda-feira.

O sistema de análise abrangente de imagens de TC assistida por IA foi desenvolvido em conjunto pelo comitê profissional da tecnologia de IA para tratamento de tumores da Associação Anti-Câncer da China (CACA, na sigla em inglês) e pelo Centro Nacional de Supercomputadores em Tianjin.

O sistema foi desenvolvido com o objetivo de oferecer uma distinção mais precisa de um paciente com COVID-19 ou pneumonia viral comum em meio às intensas demandas clínicas na luta contra a epidemia.

O sistema entrou em operação experimental no Centro Nacional de Supercomputadores em Tianjin, que desenvolve e opera o primeiro supercomputador petaflop da China, o Tianhe-1.

O sistema contribuirá com referências úteis de análise da imagem da tomografia computadorizada para pacientes com a COVID-19, de acordo com Xu Bo, chefe da equipe de pesquisa e presidente do comitê profissional de tecnologia de IA para tratamento de tumores da CACA.

A imagem convencional da TC é útil na triagem precoce de casos suspeitos com o coronavírus, mas as imagens de várias pneumonias virais são bastante semelhantes. É extremamente difícil para os médicos dar um diagnóstico apenas com exames visuais.

O sistema aproveita várias tecnologias, incluindo big data e aprendizado profundo da IA. Ele aumentará as capacidades de julgamento clínico em pacientes com COVID-19, disse Xu.

"Para permitir que o novo sistema assistido por IA conduza o aprendizado profundo, precisamos primeiro ter um conjunto de treinamento com dados em massa", explicou Xu, acrescentando que o comitê explora as vantagens de mobilizar instituições médicas nacionais para coletar imagens de TC de pacientes com COVID-19.

Em seguida, a equipe de pesquisa conjunta treinou o sistema para aprender e analisar as características típicas e suas localizações nessas imagens de tomografia computadorizada, como consolidação pulmonar e opacidade em vidro fosco.

"Essas características e locais são de grande importância para a modelagem e aprendizado, e o julgamento final preciso do sistema", assinalou Xu.

As diretrizes nacionais recomendam a tomografia computadorizada como o principal marcador para o diagnóstico da COVID-19.

As instituições de pesquisa científica e empresas de alta tecnologia chinesas vêm intensificando os esforços para desenvolver sistemas de IA para acelerar o processamento de tomografias computadorizadas de casos suspeitos da COVID-19.

Em 2 de março, a empresa chinesa de IA, iFlytek, anunciou que havia desenvolvido uma plataforma de diagnóstico COVID-19 baseada na IA em conjunto com a Academia Chinesa de Ciências.

Segundo o empresa, o sistema pode ler e analisar as tomografias de um paciente em três segundos. Instalado em um hospital em Hefei, Província de Anhui, o sistema identificou até o momento todos os casos confirmados e tem uma taxa de recall de 90% na detecção de lesões.

Ele pode analisar as principais características da imagem, como a morfologia, a amplitude e a densidade da lesão, e apresentar um contraste dinâmico em 4D das lesões de pulmão inteiro, fornecendo uma referência precisa e eficiente para o diagnóstico da COVID-19.