UM desenvolve sistema rápido de distinção entre Covid-19 e pneumonia comum

FOTOGRAFIA: UNIVERSIDADE DE MACAU

O estudo desenvolvido por Wong Pak Kin e Yan Tao foi publicado pela revista científica internacional Chaos, Solitons & Fractals e apresenta uma solução mais rápida na detecção e distinção de cinco tipos de pneumonias diferentes, nomeadamente a Covid-19. O sistema de diagnóstico automático é baseado num algoritmo de processamento e análise de imagens digitais.

Eduardo Santiago

eduardosantiago.pontofinal@gmail.com

A Universidade de Macau (UM) desenvolveu um sistema inteligente que pode distinguir com sucesso a pneumonia causada pelo novo tipo de coronavírus (Covid-19) de outros tipos de pneumonia mais comuns. Com recurso a um algoritmo de processamento e análise de imagens digitais, os investigadores da UM conseguiram aumentar significativamente a velocidade de diagnóstico.

A infecção por Covid-19 é normalmente confirmada através de um teste de reacção de polimerização em cadeia com transcrição reversa (RT-PCR, na sigla em inglês). No entanto, estes testes apresentam ainda algumas limitações, nomeadamente a escassez de kits, a quantidade de tempo necessário e a elevada taxa de falsos negativos. 

“Perante as limitações dos RT-PCR no sentido de assegurar um diagnóstico imediato e diminuir as probabilidades de propagação do vírus, muitos especialistas propuseram o uso da tomografia computadorizada do tórax como meio de diagnóstico de casos suspeitos de infecção por Covid-19, uma vez que, através deste processo, é possível detectar infecções do pulmão e da caixa torácica durante o primeiro estágio da doença”, refere a Universidade de Macau em comunicado.

Os especialistas da UM assinalaram que “o diagnóstico por tomografia computadorizada do tórax tem um elevado grau de precisão e pode fornecer mais informações clínicas”, mas referiram também que as imagens tomográficas “requerem uma identificação manual dos recursos radiográficos”. “O rápido crescimento no número de pacientes com Covid-19 e a necessidade de cada paciente submeter-se a várias tomografias (mais de 100 cortes por tomografia) levaram à acumulação de um grande número de imagens, apresentando, por isso, um enorme desafio aos radiologistas, especialmente nas áreas mais atingidas pela pandemia”, indicou a Universidade de Macau.

Para ultrapassar estes problemas, Wong e Yan Tao trabalharam com investigadores e especialistas de instituições da província de Hubei na recolha dos dados de 206 pacientes com RT-PCR positivo para a Covid-19 e as respectivas 416 tomografias. Para além disso, os investigadores da Universidade de Macau recolheram também dados de 412 pacientes diagnosticados com outros tipos de pneumonia e as respectivas tomografias computorizadas. 

“Tendo como base as imagens das tomografias computadorizadas do tórax recolhidas, os investigadores da Universidade de Macau desenvolveram um sistema de diagnóstico automático baseado num algoritmo de processamento e análise de imagens digitais. Os resultados da verificação demostraram que, após receber uma quantidade limitada de dados, o sistema de diagnóstico inteligente podia distinguir com sucesso a pneumonia causada pela Covid-19 de outros tipos comuns de pneumonia”, indica o estudo. 

De acordo com as conclusões dos investigadores da Universidade de Macau, a capacidade de diagnóstico do sistema desenvolvido é comparável à de radiologistas experientes, mas com uma “velocidade de diagnóstico quase 60 vezes mais rápida”. “Isso traz uma nova solução viável para a detecção da covid-19”, disseram os investigadores. 

Perante os resultados do estudo, a equipa do professor Wong espera agora expandir as funções do sistema. “Estão a trabalhar para desenvolver um algoritmo de diagnóstico para os vários tipos de pneumonia multi-tipo, assim como um novo algoritmo para previsão específica da pneumonia por covid-19, que deve ser concluído brevemente”, pode ler-se no comunicado. 

Ainda segundo o mesmo documento divulgado pela UM, o sistema inteligente será capaz de distinguir pulmões normais de pulmões infectados com cinco tipos comuns de pneumonia, prevendo ainda a gravidade da condição dos pacientes com covid-19.

O artigo relacionado, intitulado ‘Distinção automática entre Covid-19 e Pneumonia comum com recurso a uma rede neural convolucional em várias escalas de tomografias computadorizadas de tórax’, foi publicado pela revista científica Chaos, Solitons & Fractals um mês depois de ter sido concluído. O professor Wong Pak Kin, da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Macau, e Yan Tao, aluno de doutoramento do Departamento de Engenharia Eletromecânica, assinam o estudo.

 

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