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Uma nova ferramenta que usa inteligência artificial, desenvolvida no Instituto de Radiologia do Hospital das Clínicas da USP, ajuda a diagnosticar precocemente lesões hepáticas em exames de tomografia de abdome, agilizando o tratamento de casos mais graves.
A plataforma, batizada de HepatIA, foi construída a partir de exames de tomografias de cerca de 700 pacientes, incluindo pessoas saudáveis e casos de cirrose por hepatites e câncer.
“É um trabalho que estamos desenvolvendo desde 2018 e conta com dados extremamente detalhados e acurados para desenvolver o algoritmo”, conta o médico radiologista Bruno Aragão, um dos líderes do trabalho.
“Já existem ferramentas do gênero para outros problemas, como trombose pulmonar, mas escolhemos o fígado porque é uma área pouco estudada por pesquisadores de inteligência artificial.”
Ao inserir um novo exame na plataforma, a ferramenta faz uma triagem inicial, sugerindo um possível diagnóstico que deve ser confirmado pelo profissional de saúde.
Se há suspeita de cirrose ou câncer, por exemplo, esse paciente ganha prioridade na fila de análise dos radiologistas.
Os resultados iniciais mostram que a ferramenta tem um resultado preciso de cerca de 94% para identificação automática da fase do contraste, 84% para triagem de alterações no formato de fígado que sugerem cirrose e 70% na triagem da presença de câncer no exame.
“Nosso objetivo é resolver problemas de fluxos e processos, principalmente num hospital com um grande número de exames para processar”, explica o médico.
Segundo o pesquisador, a ferramenta está em constante evolução, principalmente para melhora da performance na triagem de tumores pequenos.
Também foi criada toda uma linha de pesquisa com alunos de doutorado e iniciação científica em torno do projeto, o que permite o aprimoramento e desenvolvimento de novas funcionalidades.
Perda de massa muscular
Além disso, como a tomografia permite avaliar a massa muscular, a ferramenta também aponta quando há perda desse tecido —a chamada sarcopenia.
O médico diz que isso é fundamental para os pacientes oncológicos, já que essa condição leva a piores resultados.
“Ela mostra com rapidez um cálculo que acaba não sendo feito de forma rotineira. Assim, pode-se encaminhar esse paciente para acompanhamento nutricional, por exemplo”, explica Aragão.
Isso ajuda na prevenção de complicações, melhora a resposta ao tratamento e a sobrevida do paciente.
A pesquisa foi desenvolvida em parceria entre o Instituto de Radiologia e o Departamento de Gastroenterologia do Hospital das Clínicas, o Núcleo de Inovação Tecnológica do HC (InovaHC), a FAPESP (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo) e a startup de tecnologia MaChiron.
Créditos: Viva Bem/UOL.
