A inteligência artificial (IA) pode diagnosticar a COVID-19 a partir de varreduras por tomografia computadorizada, afirmam os investigadores na China. Pelo menos duas equipes divulgaram estudos que dizem demonstrar que o deep-learning pode analisar características radiológicas para o diagnóstico preciso da COVID-19 mais rapidamente do que os exames de sangue atuais. Assim sendo, poupando tempo crítico para o controle da doença.

A COVID-19 apareceu pela primeira vez em Wuhan, na China, no final do ano passado e, desde então, espalhou-se por todo o mundo. No início de março, a Organização Mundial de Saúde tinha declarado o surto como uma pandemia, tendo-se registado mais de 130.000 mortes confirmadas em todo o mundo.

teste covid-19

A apresentação da doença varia de assintomática a pneumonia grave com problemas respiratórios agudos e falência de múltiplos órgãos. A COVID-19 pode ser diagnosticada através de um teste de reação de polimerização em cadeia (RT-PCR) numa amostra de sangue. Mas, existem preocupações quanto à sensibilidade e disponibilidade dos testes, bem como quanto aos tempos de retorno dos resultados.

As TC permitem detectar manifestações da COVID-19 nos pulmões. Aliás, alguns tem alegado que isso pode levar a um diagnóstico mais rápido do que com os atuais testes de RT-PCR. Porém, a COVID-19 também partilha características de imagem semelhantes com outros tipos de pneumonia, o que dificulta a diferenciação. Será que o deep-learning poderia analisar rapidamente as imagens e identificar características da COVID-19?

 

Estudos e desenvolvimento da IA para diagnóstico da COVID-19

Para desenvolver uma ferramenta de IA para detectar a COVID-19, investigadores liderados por Bo Xu do Tianjin Medical University Cancer Institute and Hospital fizeram exames de TC em 180 indivíduos que foram diagnosticados com pneumonia viral típica antes do surto de COVID-19 e também em 79 pacientes com COVID-19 confirmado. Atribuíram aleatoriamente imagens dos pacientes para treinar ou testar o algoritmo de deep-learning.

Nos resultados publicados no medRxiv, os investigadores afirmam que o seu modelo identificou a COVID-19 a partir de imagens de TC com uma precisão de 89,5%. Dois radiologistas que também avaliaram as imagens alcançaram uma precisão de cerca de 55%. A equipe diz que os resultados demonstram que a IA pode oferecer um diagnóstico preciso a partir de uma tomografia computadorizada (medRxiv 10.1101/2020.02.14.20023028).

Em um outro trabalho, publicado pela Radiology, outra equipe da China, liderada por Jun Xia do  Wuhan Huangpi People’s Hospital, treinou um modelo de aprendizagem profunda para detectar a COVID-19. Para isso, usou tomografias de tórax de 400 pacientes com COVID-19, quase 1400 pessoas com pneumonia adquirida na comunidade e mais de 1000 pessoas sem pneumonia (Radiology 10.1148/radiol.2020200905).

metodo diagnostico grad-cam covid-19

Quando testaram a sua IA em imagens de TC de 450 pacientes, 20% com a COVID-19, obtiveram uma precisão de cerca de 90%. Mais uma vez, os investigadores dizem que isto mostra que a deep-learning pode diferenciar a COVID-19 da PAC e de outras doenças pulmonares.

 

Conclusão

No entanto, nem todos concordam. Michael Lu, radiologista e especialista em IA para Imaginologia no Massachusetts General Hospital, tem ressalvas sobre o assunto. “Havia  dados iniciais da China que diziam que a TC tinha alta sensibilidade, era precisa para a detecção da COVID-19“, explica Lu. “Depois disso, tem havido muita discussão sobre esse artigo, com preocupações de que possa ter havido um viés de seleção neste trabalho. Com qualquer um destes testes, a probabilidade pré-teste, o tipo de prevalência ou em que fase da pandemia COVID-19 se encontra, pode ter um grande impacto na acurácia aparente do teste“, sugerindo que sua sensibilidade e especificidade podem estar superestimadas.

Embora esteja interessado em destacar que os investigadores estão a trabalhar rapidamente com os dados disponíveis, Lu está também preocupado com o fato de que a mistura de casos de COVID-19 com imagens de TC de tórax históricas utilizados para treinar e testar os modelos de IA pode não refletir o que um médico que lida com pacientes suspeitos de COVID-19 veria. “É uma distribuição artificial de pacientes“, explica ele.

ancora artigo

Há também questões em torno dos aspectos práticos e dos custos dos testes em massa com a utilização de tomografias computorizadas, devido aos custos e às dificuldades de realizar a desinfecção da sala de exames e equipamentos, dentre outras recomendações para evitar o contágio em centros de Radiologia e Diagnóstico por Imagem.

Lu acredita que os testes PCR irão melhorar e continuarão a ser o padrão-ouro para os testes COVID-19. No entanto, acrescenta que “devemos continuar atentos a trabalhos em TC de tórax”, pois “as coisas podem mudar“.

 


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