Mais de 10 mil pacientes já tiveram suas imagens de raio X do tórax analisadas pelo software, como forma de auxílio aos médicos no diagnóstico de covid e outras doenças

A radiografia de tórax é um dos testes diagnósticos mais básicos e fundamentais utilizados na medicina, representando 25% do total de procedimentos de diagnóstico por imagem. Durante a pandemia de covid, a radiografia de tórax é um dos primeiros exames que devem ser realizados nos suspeitos de covid para a detecção de possíveis lesões pulmonares causadas pelo vírus SARS-CoV-19. Quando as radiografias revelam a existência de tais lesões, o passo seguinte é a realização de tomografia computadorizada para o médico poder fechar o diagnóstico.

Numa situação de pandemia, com acúmulo de pacientes e dezenas de radiografias de tórax sendo realizadas em sequência, é possível que naqueles casos onde as lesões por covid ainda sejam minúsculas e em locais pouco usuais, a lesão passe despercebida mesmo aos olhos do mais experiente dos radiologistas. É aí que entra o software de inteligência artificial Insight CXR 3, da Lunit.

Desenvolvido originalmente no Instituto Coreano Avançado de Ciência e Tecnologia, o mais importante centro de pesquisa tecnológica da Coreia do Sul, o programa é um algoritmo de inteligência artificial, ou seja, um programa de computador que compara a radiografia de tórax dos pacientes com um enorme banco de dados de radiografias, em busca de anormalidades nos pulmões que possam se revelar características, por exemplo, de pneumonia e ou de lesões causadas por covid.

Tudo isso acontece em questão se segundos, e com precisão de 97% a 99%. O programa gera informações de localização das lesões detectadas na forma de mapas de calor, escores de anormalidade que refletem a probabilidade de a lesão detectada ser anormal e um “relato de caso” que resume o resultado da análise por cada achado.

De acordo com a empresa Lunit, sua ferramenta já foi usada para analisar mais de 3 milhões de radiografias de tórax em 80 países. Apesar disso, seu uso mais eficiente acontece no Brasil, na rede de Prevent Senior.

Segundo o Dr. Fabrício Próspero Machado, diretor de inovação da Prevent Senior, o programa detecta com precisão as dez alterações mais comuns nas radiografias de tórax, o que inclui atelectasia, calcificação, cardiomegalia, consolidação, fibrose, alargamento mediastinal, nódulo, derrame pleural, pneumoperitônio e pneumotórax. Entre elas, a consolidação é um tipo de imagem característica nos casos de covid.

“Quando o programa detecta alterações, suas localização e formato são ressaltados por meio do uso de cores e probabilidades, como forma de auxílio à tomada de decisão por parte dos médicos”, diz Fabrício.

“Desde o início da pandemia, na rede de hospitais e prontos-socorros da Prevent Senior, estamos realizando diariamente centenas de radiografias de pulmão para identificar lesões de covid,” diz o Dr. Thales Ribas, diretor do Pronto Atendimento Sancta Maggiore Butantã, da Prevent Senior.

“No dia-a-dia do enfrentamento da pandemia, não é incomum no defrontarmos com casos onde as lesões são minúsculas, pequenos nódulos quase imperceptíveis, por exemplos próximos às costelas ou ao coração, e que por isso são de difícil identificação. Particularmente nestes casos, o uso do software de inteligência artificial tem ajudado demais como ferramenta para auxiliar os médicos no diagnóstico,” diz Ribas.

O radiologista Dr. Edivaldo Nery, coordenador de diagnóstico da empresa, conta que desde março de 2020 mais de 10 mil radiografias de tórax já foram analisadas automaticamente pelo programa Insight na rede Prevent Senior. “Na Prevent, quando é feita a radiografia do tórax de um paciente, a imagem gerada segue dois caminhos. Ao mesmo tempo em que é enviada ao clínico que pediu o exame e que está com o paciente, a mesma imagem é analisada automaticamente pelo programa Insight em busca de lesões. O processo dura poucos minutos, de modo que o resultado da análise chega no computador do médico praticamente ao mesmo tempo da radiografia original.”

“Há um exemplo emblemático,” prossegue Nery, “Um beneficiário tinha um tumor (pulmonar) não detectado localizado atrás coração. Numa situação tradicional, este tumor teria grandes chances de passar despercebido aos olhos de um radiologista experiente. Mas a ferramenta apontou sua existência. Isto fez o médico olhar mais atentamente a radiografia e acabou diagnosticando o tumor que havia sido detectado graças à inteligência artificial.”