Fechar

Capes apoia projeto de professor do DI sobre combate à Covid-19

Imagem gerada a partir de simulação

Pesquisa de Alberto Raposo pretende alcançar diagnóstico mais preciso com uso de inteligência artificial e imagens 3D

Desde que surgiu, a pandemia do novo coronavírus provocou muitos questionamentos sobre como a Covid-19 atua no organismo e suas possíveis sequelas. Para buscar um diagnóstico mais preciso e ágil do comprometimento pulmonar causado pela doença, o professor do DI Alberto Raposo, gerente de projetos do Instituto Tecgraf de Desenvolvimento de Software Técnico-Científico da PUC-Rio, está desenvolvendo um projeto que alia inteligência artificial e imagens 3D. O trabalho foi selecionado para receber apoio do Programa de Combate a Epidemias da Coordenação de desenvolvimento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).

“Estávamos trabalhando com segmentação de imagens 3D de exames e, com esse edital, vimos uma oportunidade de usar o que já estávamos aplicando em outras áreas da medicina, para o acompanhamento da evolução e regressão da COVID-19, usando a inteligência artificial para obter características importantes para o diagnóstico”, contou o pesquisador sobre o projeto, que está na fase inicial.

Além de melhorar o diagnóstico, uma vez que com as imagens em 3D é possível ver melhor e com mais precisão que os exames de resultado em 2D, a ferramenta será integrada a uma plataforma de telemedicina, um banco de dados, para auxiliar médicos que são menos especializados em diagnósticos e tomadas de decisão. “Numa pandemia a demanda de atendimento é muito grande e nem todos os lugares têm um médico especialista em pulmão. Então, as imagens ajudam nesse sentido, e também nos possibilita atender, por exemplo, alguém na Amazônia, sem acesso a médicos. Seria possível mostrar o exame para um especialista, em um centro maior, como São Paulo”, afirmou Raposo. 

O professor prevê que outro benefício de disponibilizar as imagens na plataforma de telemedicina é evitar o deslocamento de pacientes de casos menos graves ou ainda recuperação após a alta. “Podemos evitar que a pessoa fique se deslocando, indo em vários hospitais”, disse Raposo. Ele destaca que a nova ferramenta pode ter aplicação mais ampla. “Estamos focando no pulmão, fizemos algo que se aplica à Covid-19, mas a aplicação é geral no que se refere ao acometimento pulmonar. Então, sempre vai ter demanda de pacientes com pneumonia e os mesmos problemas pulmonares causados pelo novo coronavírus, independentemente da pandemia”, finalizou. 

LEIA TAMBÉM:

Thibaut: ‘Devemos treinar algoritmos para evitar erros humanos do passado’

Artigo curto de mestrando do DI ganha menção honrosa no SBBD 2020

Inscrições estão abertas para seleção de mestrado e doutorado no DI