UFN aprova projeto na Capes que identifica a Covid-19 Assessoria de Comunicação (ASSECOM)
08/07/2020

Um projeto multidisciplinar da Universidade Franciscana que detecta a Covid-19 com o auxílio da inteligência artificial foi aprovado pela Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES. Para os próximos dois anos serão pesquisados mecanismos promissores para identificar doenças por meio de exames de Raio-x ou Tomografia computadorizada de tórax, comparando por meio de imagens padrão, infecções virais as quais podem sugerir um diagnóstico ágil, contribuindo para diminuição do contágio.

O diferencial da iniciativa é um sistema digital integrado, que fazendo o uso da inteligência artificial integrada com a telemedicina. O software pode ser utilizado por pequenos estabelecimentos de saúde, os quais dispõe do serviço de imagens por Raio-x. Conforme o pesquisador do projeto, professor do Curso de Ciências da Computação, Mirkos Martins, será possível criar um panorama epidemiológico de infecção, ampliando a base de dados e fortalecendo simulações e procedimentos relacionados às pesquisas do Programa de Pós-graduação em Nanociências nos níveis Mestrado e Doutorado da UFN.

“A ideia é ampliar os serviços de combate à Covid-19 usando inteligência artificial. Poderemos sugerir diagnósticos de análises de forma online, estratificando grupos por regiões, idade, potencial econômico, condições sociais, pré-disposições para doenças e grupos de risco abrindo campo para investigação de outras doenças”, explicou Martins.

O trabalho integrado reúne profissionais e estudantes da física, medicina, enfermagem, biomedicina, sistemas de informação, ciências da computação e nanociências da UFN. Os serviços não são acessados diretamente pela população, mas sim pelos profissionais de saúde diretamente envolvidos com a Covid-19. Objetiva-se que os colaboradores da Casa de Saúde, Unidade de Pronto Atendimento e Postos de Saúde do município possam utilizar a plataforma: www.predictcovid.com.br que futuramente poderá estar disponível em qualquer serviço de saúde do país.

“A duração do projeto é 2 anos e assim se espera iniciar um conceito de plataforma na área de telemedicina com tecnologia de ponta, agregando qualidade e agilidade no atendimento à investigação da Covid-19 pela UFN”, complementou Martins, ressaltando também a colaboração científica do Tecnoparque SM, Unipampa e IFSul.


Entenda a diferença entre especialização, mestrado e doutorado


Conheça o Programa de Mestrado e Doutorado em Nanociências


Como funciona o software
O programa utiliza Inteligência Artificial para classificar as imagens, as quais foram selecionadas entre pacientes saudáveis, validadas pela comunidade internacional, e uma coleção de raios-x de pacientes com Covid-19, alimentada pelas equipes médias que tratam ou atuam em locais como China, EUA, Canadá, Itália, entre outros.
Na prática, o projeto pode auxiliar na triagem de casos suspeitos, utilizando o Raio-x como exame primário - pelo seu baixo custo – como forma de permitir que sejam pedidos exames laboratoriais somente nos casos onde a radiografia indique Covid inicialmente. Tornando uma alternativa rápida e econômica, visto que os testes laboratoriais ainda são caros e em pouco número.

Importância da inteligência artificial

O médico e professor da Universidade Franciscana, Carlos Jesus Pereira Haygert, explica que o momento é de estímulo a aplicação da inteligência artificial e radiologia, como uma ferramenta potencial para determinar fluxos, reduzindo tempo, aumentando acurácia - proximidade entre o valor obtido experimentalmente e o valor verdadeiro - dos métodos diagnósticos radiológicos, auxiliando as equipes de profissionais envolvidos que atendem aos pacientes com a Covid-19.

“Esse universo que se abre para a radiologia médica só é possível pelas modernas ferramentas da informática. Nesta aproximação de duas áreas tão estruturadas da ciência, radiologia e informática, o termo que explica a relação é simbiose. É com esse espírito que estamos propondo trabalhar juntos em nossa Universidade, potencializando nossos vetores de pesquisa”, ressaltou Dr. Jesus que é também pesquisador no projeto aprovado.

Conforme os testes, o nível de acerto do software que detecta o futuro paciente contaminado pela Covid é de 97%. A vice-reitora da Universidade Franciscana, e coordenadora do projeto, professora Solange Fagan, destaca que isso é fruto de pesquisa de ponta aplicada no Programa de Pós-graduação em Nanociências.

“Nosso PPG em Nano é uma provocação para novos pesquisadores, que terão oportunidade de se conectar com colegas de diversas áreas diante de um mundo novo, de um mundo nano, que é projetado pela pesquisa, pautado na ciência e elaborado pela UFN”, enfatizou a Dra. Fagan.

Saiba Mais: www.predictcovid.com.br 



Texto: Carlos Spall - Jornalista UFN 


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