Aplicativo da USP identifica Covid-19 em radiografias de pulmões

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Pesquisadores da Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP) da Universidade de São Paulo (USP) e do Supera Parque de Inovação e Tecnologia de Ribeirão Preto criaram um aplicativo que identifica se uma pessoa está com a Covid-19 por meio de um algoritmo que analisa radiografias de pulmões. O recurso foi chamado de Marie, em homenagem à Marie Curie, pioneira nos estudos sobre radiografia e primeira mulher a ganhar um Nobel, além de ser a única a ganhar o prêmio duas vezes.

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Inicialmente, os criadores de Marie analisaram 3.500 radiografias apenas da área dos pulmões, sendo dois mil exames de infectados pelo coronavírus, quinhentos de pacientes com tuberculose e mil de pessoas sem doença alguma. As radiografias vieram de diferentes partes do mundo, obtidas em países como Brasil, China, Estados Unidos e Itália.

“Em seguida foi feita uma análise estatística, usando algoritmo capaz de distinguir os três grupos de pacientes: aqueles com a Covid-19, aqueles com tuberculose e aqueles sem nenhuma doença”, explicou Paula Cristina dos Santos, formada em Fonoaudiologia e Informática Biomédica e uma das criadoras do aplicativo.

Aplicativo Marie. Imagem: USP

Dos Santos disse que, já na primeira etapa, foi possível observar as diferenças entre os pulmões de infectados pelo coronavírus e os pulmões de tuberculosos. “Foram identificadas 144 características, sendo 42 específicas da Covid-19. Percebemos que essas características também têm níveis, dependendo do estágio da doença: mais leves, moderados e graves. Agora estamos fazendo estudos mais aprofundados, usando outros algoritmos, para estudar essa evolução nas imagens”, informou a fonoaudióloga.

A partir das imagens, os pesquisadores puderam confirmar que a Covid-19 aumenta a densidade dos pulmões, que ficam com um “aspecto de branco jateado, chamado na medicina de ‘vidro fosco'”. “Na Covid-19 o vidro fosco tem apresentado uma forma diferente até em relação a outras patologias que apresentam essa característica, por isso o aplicativo consegue agrupar”, contou Dos Santos. Por isso, Marie conta com uma assertividade de 93% a 98% no diagnóstico de pessoas com coronavírus. “Percebemos que a assertividade cai quando o paciente está na fase inicial da doença, mas em pacientes com grau mais avançado, a assertividade chega a 98%. Então o que precisamos é aprofundar o estudo dos casos leves”, acrescentou.

Para a professora Geraldine Bosco, do Departamento de Computação e Matemática da FFCLRP, que também participou do desenvolvimento de Marie, outra vantagem do aplicativo é sua possibilidade de entregar mais de um diagnóstico simultâneamente. “Isso pode auxiliar o profissional onde quer que ele esteja, pois o aplicativo consegue analisar e processar várias imagens ao mesmo tempo e dar a resposta em poucos minutos”, afirmou Bosco.

Via: Jornal da USP