Um projeto desenvolvido no Instituto Federal da Paraíba (IFPB) utiliza inteligência artificial para auxiliar no diagnóstico precoce de Acidente Vascular Cerebral (AVC) isquêmico.
A tecnologia analisa imagens de tomografia e identifica padrões que podem indicar a presença do problema, ajudando profissionais de saúde a tomar decisões com mais rapidez.
De acordo com o professor Danilo Regis, coordenador do projeto, o sistema foi desenvolvido e treinado para reconhecer tanto a estrutura normal do cérebro quanto alterações associadas ao AVC isquêmico.
Segundo ele, o funcionamento é parecido com o olhar de um médico ao analisar um exame. A diferença é que esse processo, quando feito por uma pessoa, pode levar tempo.
Nesse caso, o software trabalha antes mesmo do médico acessar as imagens, indicando onde pode haver um problema e ajudando na tomada de decisão.
“A ideia é ter algo que possa fazer com que o médico tenha a informação da probabilidade de um AVC o mais rápido possível, pois a tomografia demora em torno de 30 minutos. Então, com essa tecnologia, no mesmo instante, o médico já teria o alerta que ali existe algum problema e já poderia dar início ao tratamento”.
Essa tecnologia também pode ser útil em locais onde não há médicos especialistas disponíveis, permitindo que exames realizados em regiões mais afastadas sejam avaliados com o apoio da ferramenta e, se necessário, o paciente seja encaminhado para atendimento especializado.
“Então, a gente pode ter o exame sendo feito numa região menos favorecida, e essa informação seria enviada para o médico por meio da tecnologia. Dessa forma, a gente consegue acelerar o processo de identificação e o diagnóstico precoce faz toda a diferença na vida do paciente”, comentou.
O foco no AVC isquêmico foi uma escolha estratégica. O tipo hemorrágico é mais fácil de identificar, pois aparece de forma mais evidente na tomografia, geralmente como uma mancha branca.
Já o isquêmico apresenta mudanças mais sutis, com variações de tonalidade que vão do cinza ao mais escuro, o que dificulta a identificação.
Atualmente, o projeto já apresenta resultados consistentes em testes realizados em laboratório, utilizando imagens de clínicas e bancos de dados públicos.
O estudante de mestrado Emanuel Thiago, que integra a equipe de pesquisa, destaca que a próxima etapa é levar a tecnologia para hospitais, onde será possível avaliar o desempenho em ambiente real.
“Um dos nossos problemas aqui é que a gente tem poucos dados para poder alimentar o nosso sistema, então, criamos uma IA que faz geração de imagens. Mas o ideal é fazer parcerias com hospitais para testar nosso modelo em ambiente de estresse e larga escala”.
Participar do desenvolvimento de um trabalho com potencial de impactar diretamente a vida da população tem sido uma experiência enriquecedora para o estudante.
Segundo ele, a pesquisa representa uma oportunidade de contribuir de forma concreta para a sociedade.
“É muito enriquecedor quando penso que esse meu trabalho vai ajudar a salvar pessoas, vai ajudar vários médicos e impactar muito na vida das pessoas”, acrescentou.
Fonte: ASCOM – IFPB
