Pesquisadores do Instituto Oswaldo Cruz, ligado à Fundação Oswaldo Cruz (IOC/Fiocruz) auxiliou no desenvolvimento de um sistema que opera com inteligência artificial para ajudar no diagnóstico da hanseníase. O software foi financiado pela Microsoft e pela fundação da farmacêutica Novartis.

De acordo com a Fiocruz, a inteligência artificial conseguiu identificar a hanseníase como causa de lesões na pele em mais de 90% dos casos em que foi testada. Agora, os pesquisadores esperam criar um aplicativo para celular que poderá ser usado por profissionais de saúde no futuro.

Combinação de fotos e dados

A tecnologia utiliza uma combinação de análises de fotos de lesões e dados clínicos de pacientes. Em seguida, por intermédio de um algoritmo que reconhece imagens, ele diferencia variações sutis nos tons de pele, em um nível que é quase imperceptível ao olho humano.

Para permitir o reconhecimento, os pesquisadores usaram a técnica de machine learning para comparar as fotografias de lesões causadas pela hanseníase e por outras doenças semelhantes. No total, foram usadas 1.229 fotografias de 585 lesões diferentes, com ajuda de 222 pacientes.

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Uma tecnologia parecida já existe e é usada para diagnóstico de melanoma, o tipo mais comum de câncer de pele. Contudo, no caso da hanseníase, existe uma variedade maior de lesões que estão associadas à doença, o que exigiu a combinação entre reconhecimento de imagens e informações clínicas dos pacientes.

Além disso, foi necessário ensinar à inteligência artificial características que podem ser descritas como sintomas de hanseníase. Entre essas condições estão perda de sensibilidade nos pés e sensibilidade térmica nas mãos. Outros sintomas, como coceira, estão relacionados a outras doenças.

Precisão de 90%

Hanseníase
Precisão do algoritmo ficou entre 70% e 90%. Crédito: SMS de Mesquita/RJ

Quando a inteligência artificial foi utilizada apenas com o reconhecimento de fotografias, a taxa de acerto foi de 70% nos diagnósticos de hanseníase. Contudo, quando os dados clínicos dos pacientes foram combinados com as fotografias, a precisão subiu para 90%.

Segundo a Fiocruz, o algoritmo de inteligência artificial pode acelerar o diagnóstico de hanseníase por parte dos profissionais de saúde. Hoje, o atraso no diagnóstico é uma das maiores dificuldades no tratamento da doença, além de favorecer o espalhamento da bactéria causadora da doença, a Mycobacterium leprae.

Via: Agência Brasil

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