IA da UFF detecta câncer de pulmão e enfisema em exames de tomografia | Reprodução/Freepik
Um sistema de Inteligência Artificial criado por pesquisadores da Universidade Federal Fluminense (UFF), juntamente com o Hospital Universitário Antônio Pedro, em Niterói, promete revolucionar o tratamento do câncer. A tecnologia, batizada de ChestFinder, tem potencial para acelerar o diagnóstico da doença, bem como salvar vidas.
Recentemente, na 20ª Semana Acadêmica de Medicina (SAMED) da UFF, realizada no campus do Gragoatá, entre 8 e 12 de julho, houve a apresentação dos avanços da nova metodologia. Principalmente, o aumento nas possibilidades de diagnóstico precoce da doença, o que amplia as chances de salvar vidas. Outra informação importante consiste na possibilidade de, futuramente, haver adaptação da ferramenta identificar outras doenças pulmonares. Por exemplo, tuberculose e Covid-19.
Porém, a certeza de que a tecnologia estava no caminho certo veio antes disso, ainda no ano passado. Um artigo sobre o trabalho, em fase de desenvolvimento, conquistou um importante prêmio internacional. O fato ocorreu na 37ª edição do IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS), em 2024. Traduzindo, um simpósio internacional sobre sistemas médicos baseados em computador.
O artigo “Agregação De Embeddings De Relatórios De Imagem e Radiologia Para Recuperação Multimodal de TC de Tórax”, já traduzido, venceu como melhor artigo estudantil. Trata-se de trabalho de autoria de João Vitor Silva Leite, aluno de mestrado do Programa de Pós-Graduação em Computação do IC/UFF.
O IEEE se trata da maior organização profissional técnica do mundo dedicada ao avanço da tecnologia em benefício da humanidade. A entidade e seus membros inspiram uma comunidade global. Primordialmente, por meio de suas publicações, conferências, padrões tecnológicos e atividades profissionais e educacionais altamente citadas
Concepção do projeto
A tecnologia ChestFinder nasceu há cerca de dois anos. Decorre de projeto interdisciplinar, liderado pela Doutora em Medicina pela UFF Cristina Asvolinsque, juntamente com professores Marcos Bedo (Doutor em Ciências de Computação) e Daniel de Oliveira (Doutor em Engenharia de Sistemas e Computação).
Inicialmente, o grupo estruturou um banco de dados para posterior aplicação de ferramentas de Inteligência Artificial. Para isso, usaram a base de dados do hospital Antônio Pedro, inserindo no sistema exames de imagem e laudos realizados entre 2013 e 2019.
Câncer: Estudo com IA feito no Hospital Antônio Pedro, em Niterói revoluciona tratamento
“Fomos ao arquivo digital de imagem de laudos e selecionamos, através de buscas na base de dados e inteligência artificial, os registros que mencionavam a doença. Foi assim que conseguimos estruturar o banco de dados para começar o estudo”, relata a professora de Radiologia Cristina Asvolinsque.
Desse modo, já aplicando ferramentas de IA, buscaram a identificação de padrões visuais e textuais para ajudar no diagnóstico precoce. Também, na diferenciação de lesões pulmonares, buscando identificar padrões visuais e textuais. Os especialistas ainda contaram com a participação de alunos dos cursos envolvidos no projeto.
O professor Daniel de Oliveira, Doutor em Engenharia de Sistemas e Computação desde 2012, ex-JCE pela FAPERJ de 2016 a 2023, analisa que, a partir da perspectiva da computação, o foco inicial está no dado, a partir do qual se encontra um padrão. Segundo ele explica, foi com essa ideia que o projeto teve início utilizando algumas técnicas de IA.
“Uma das coisas que a gente buscou desde o começo, já que temos uma base de dados histórica, foi pensar: ‘se chega um paciente novo, será que eu não consigo olhar essa base e comparar?’ O artigo foi justamente uma abordagem para permitir que a gente conseguisse consultar essas bases a partir da análise automatizada da imagem e também de alguma entrada de achado radiológico pelo médico”, relata.
Apoio do poder público ao sistema ChestFinder
O projeto conta com incentivo de dois programas ligados à Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro (Faperj): o Cientista do Nosso Estado (CNE), assim como o Jovem Cientista do Nosso Estado (JCE). Ambos financiam projetos de pesquisa com recursos mensais por até 36 meses, desde que vinculados a instituições de ensino e pesquisa sediadas no estado do Rio de Janeiro.
As bolsas do CNE apoiam projetos coordenados por pesquisadores de reconhecida liderança em sua área. Por outro lado, o JCE incentiva as atividades coordenados por pesquisadores em fase intermediária da carreira acadêmica.
O professor adjunto Marcos Bedo, do Instituto de Computação da Universidade Federal Fluminense, explicou que, inicialmente, o objetivo consistia na criação de uma base de dados consultável para profissionais da saúde, utilizando Engenharia de Dados e Inteligência Artificial.
“Em vez de depender exclusivamente da experiência clínica, histórico e especialização radiológica, o radiologista agora poderá passar a contar com um sistema que auxilia a encontrar exames e laudos semelhantes já registrados em relação a um novo caso não diagnosticado ou em tratamento”, explica Marcos Bedo, bolsista do programa Jovem Cientista do Nosso Estado, pela FAPERJ, desde 2024.
Inteligência humana e artificial unidas pela vida
Segundo os pesquisadores envolvidos no estudo, o sistema lida com duas questões de fundamental importância na área da Saúde, sobretudo em hospitais públicos. Primeiramente, a sobrecarga profissional, diante da demanda cada vez maior de pacientes em busca de atendimento. Além disso, há ainda, a escassez de recursos. Isso já considerando como obvio e preponderante a missão permanente de salvar vidas.
Professora Cristina Asvolinsque acredita que ao unir diferentes áreas do conhecimento, há grande esperança de que a inteligência artificial traga benefícios concretos para a Radiologia | Acervo Pessoal
“O vício do fumo do tabaco é um complexo problema de saúde pública, econômico e social, e qualquer intervenção que possa contribuir para melhoria no diagnóstico será benéfico para a saúde da população. Descobrir um câncer, por exemplo, como de pulmão, numa fase inicial onde existe possibilidade de tratamento, traz muitos benefícios para o paciente e para a rede de saúde, seja pública ou privada”, ressalta dra. Cristina.
Por fim, o ChestFinder estará disponível em repositório público para que outros hospitais que armazenam exames digitalmente possam utilizá-lo. A tecnologia também permite comparar exames semelhantes, oferecendo suporte adicional na análise clínica.
