Segundo a Fiocruz, o software foi capaz de identificar a hanseníase como causa de lesões na pele dos pacientes em mais de 90% dos casos em que foi submetido a teste. Com a publicação dos resultados, os pesquisadores poderão avançar na criação de um aplicativo de celular que futuramente poderá ser usado por profissionais de saúde.
Por Redação, com ABr - do Rio de Janeiro
Pesquisadores do Instituto Oswaldo Cruz (IOC/Fiocruz) participaram do desenvolvimento de uma inteligência artificial capaz de ajudar médicos a identificarem a hanseníase. A criação do assistente de diagnóstico, chamado de AI4Leprosy, contou com a parceria e financiamento da Microsoft e da Fundação Novartis e teve os resultados publicados na revista científica The Lancet Regional Health Americas. Também integraram o estudo as universidades da Basileia, na Suíça, e de Aberdeeen, na Escócia. Segundo a Fiocruz, o software foi capaz de identificar a hanseníase como causa de lesões na pele dos pacientes em mais de 90% dos casos em que foi submetido a teste. Com a publicação dos resultados, os pesquisadores poderão avançar na criação de um aplicativo de celular que futuramente poderá ser usado por profissionais de saúde. A tecnologia desenvolvida combina a análise de fotos das lesões com dados clínicos dos pacientes, por meio de um algoritmo que faz o reconhecimento de imagens e é capaz de diferenciar variações sutis de tons, quase imperceptíveis ao olho humano. Para que o algoritmo fosse capaz de fazer o reconhecimento, foi necessária a comparação de fotografias de lesões causadas pela hanseníase e por doenças semelhantes, em uma técnica chamada de aprendizado de máquina (machine learning), em que o computador associa padrões nas imagens à doença ou a outras causas. Ao todo, foram usadas 1.229 fotografias de 585 lesões diferentes, com a colaboração de 222 pacientes do Ambulatório Souza Araújo, mantido pelo Laboratório de Hanseníase do IOC/Fiocruz. Esse tipo de tecnologia já existe para apoio ao diagnóstico do melanoma, um tipo do câncer de pele. No caso da hanseníase, porém, uma maior variedade de lesões está associada à doença, o que exigiu que o reconhecimento de imagens fosse combinado com o preenchimento de informações clínicas dos pacientes. Desse modo, também foi preciso ensinar ao algoritmo características que já foram descritas como sintomas da doença, como alterações de sensibilidade nos pés e perda de sensibilidade térmica nas mãos, e outras, como coceira, que têm maior probabilidade de serem causadas por outras enfermidades.