Notícia

Pesquisadores desenvolvem algoritmo de inteligência artificial para diagnosticar trombose venosa profunda

Equipe de pesquisadores está desenvolvendo  algoritmo de aprendizado de máquina com o objetivo de diagnosticar a trombose venosa profunda de forma mais rápida e eficaz do que exames diagnósticos tradicionais

Mikael Häggström via Wikimedia Commons

Fonte

Universidade de Oxford

Data

quarta-feira, 22 setembro 2021 06:50

Áreas

Diagnóstico. Inteligência Artificial. Medicina. Processamento de Imagens.

A Trombose Venosa Profunda (TVP) ocorre quando um coágulo sanguíneo é formado, mais comumente na perna, causando inchaço, dor e desconforto – e se não tratada, pode causar coágulos sanguíneos fatais nos pulmões. De 30% a 50% das pessoas que desenvolvem  TVP podem apresentar sintomas de longo prazo e incapacidade.

Pesquisadores da Universidade de Oxford, do Imperial College de Londres e da Universidade de Sheffield, no Reino Unido, colaboraram com a empresa de tecnologia ThinkSono para treinar um algoritmo de aprendizagem automática de Inteligência Artificial – chamado AutoDVT – para distinguir os pacientes que tiveram TVP daqueles sem TVP. O algoritmo diagnosticou TVP com precisão quando comparado ao exame de ultrassom padrão ouro, e a equipe concluiu que usar o algoritmo poderia economizar US$ 150 por exame para os serviços de saúde.

“Tradicionalmente, os diagnósticos de TVP precisam de um exame de ultrassom especializado realizado por um radiologista treinado, e descobrimos que os dados preliminares usando o algoritmo de Inteligência Artificial acoplado a uma máquina de ultrassom portátil mostram resultados promissores”, disse a Dra. Nicola Curry, líder do estudo, pesquisadora no Departamento de Medicina da Universidade de Oxford e médica no Oxford University Hospitals NHS Foundation Trust.

Este é o primeiro estudo a mostrar que algoritmos de aprendizado de máquina – o tipo de algoritmo de inteligência artificial usado –  podem potencialmente diagnosticar TVP, e os pesquisadores devem iniciar um estudo clínico cego comparando a precisão do AutoDVT com o tratamento padrão para determinar a sensibilidade do algoritmo em relação aos casos de TVP. A esperança é que o AutoDVT obtenha o diagnóstico correto mais rápido para quase 8 milhões de pessoas em todo o mundo que potencialmente têm um coágulo de sangue venoso a cada ano.

“O algoritmo de Inteligência Artificial não apenas pode ser treinado para analisar imagens de ultrassom que discriminam entre a presença e a ausência de um coágulo de sangue, ele também pode direcionar o usuário usando o bastão de ultrassom para os locais corretos ao longo da veia femoral, de modo que mesmo um usuário que não seja especialista pode capturar as imagens corretas’, disse Christopher Deane, membro da equipe do estudo e enfermeiro do Oxford Haemophilia and Thrombosis Center.

A equipe de pesquisa espera que a combinação da ferramenta AutoDVT, com a inclusão do algoritmo de Inteligência Artificial, permita que profissionais de saúde não especializados, como clínicos e enfermeiras, diagnostiquem e tratem a TVP rapidamente. Além disso, pode permitir o acesso às imagens por não especialistas, que então podem ser enviadas a um especialista, facilitando o diagnóstico de quem não consegue chegar a um especialista.

“Atualmente, muitos pacientes não têm um diagnóstico definitivo dentro de 24 horas de uma suspeita de TVP, e muitos pacientes acabam recebendo injeções dolorosas do que muitas vezes pode ser um anticoagulante desnecessário, com potenciais efeitos colaterais”, concluiu o Dr. Nicola Curry.

Os resultados do estudo foram publicados na revista científica Digital Medicine.

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da Universidade de Oxford (em inglês).

Fonte: Universidade de Oxford. Imagem: Ultrassonografia Doppler da perna mostra trombose venosa profunda na veia femoral. Fonte: Mikael Häggström via Wikimedia Commons.

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