03/04/2020
O professor Mirkos Martins, do quadro de tecnologia da informação da UFN, desenvolveu um software que detecta possível paciente contaminado com Covid-19 por meio de Raio-x, com um nível de acerto de 97% dos casos.
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.
“Através de um módulo de predição, é possível alimentar o programa com uma imagem de Raio-x e receber como resposta sua classificação entre uma imagem Covid negativa ou Covid positiva. Conforme a resposta, o suspeito pode ser encaminhado para fazer o teste clínico ou não, economizando testes, que são escassos, e otimizando tempo, visto que o exame clínico ainda demora”.
Ainda conforme Mirkos, a ideia do projeto é 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. Torna-se então uma alternativa rápida e econômica, visto que os testes laboratoriais são caros e em pouco número.
Todo o desenvolvimento foi feito utilizando ferramentas e softwares “Open Source” e sem custo, permitindo que a solução possa ser disponibilizada para o maior número possível de interessados da área de saúde ou de TI de hospitais, clínicas ou consultórios.
Quem quiser utilizar o programa, basta entrar em contato pelo e-mail: mirkos@ufn.edu.br
