Coronavírus

Diagnóstico de COVID-19 com inteligência artificial: Pesquisadores brasileiros criam método

Diagnóstico de COVID-19 com inteligência artificial: Pesquisadores brasileiros criam método

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Um método de diagnóstico de covid-19 baseado em inteligência artificial foi desenvolvido por pesquisadores brasileiros. O estudo, que ainda encontra-se na fase de revisão por pares, tem resultados bastante promissores e pode se tornar parte dos protocolos de atendimento no futuro.

A importância de realizar um diagnóstico preciso e precoce da covid-19  permite fornecer cuidado melhor ao paciente, com melhores desfechos e menor risco de contaminação dos profissionais de saúde. 

Os países têm enfrentado dificuldades em realizar testes para covid-19  devido ao limitado número de kits disponíveis e falta de profissionais treinados. Neste contexto, um teste rápido, barato e amplamente disponível poderia ajudar muito na triagem de pacientes que se apresentam à emergência com sintomas suspeitos. 

O método diagnóstico de covid-19

O estudo foi do tipo caso-controle, onde os pesquisadores buscaram desenvolver estratégia baseada em inteligência artificial para realizar screening inicial de pacientes suspeitos de covid-19 . 

Os dados que alimentaram o sistema foram retirados de parâmetros obtidos apenas por uma amostra simples de sangue do paciente e coletados do Hospital Albert Einstein. 

Dentre os 599 pacientes analisados anonimamente, 81 tiveram teste para SARS-CoV-2 positivo pelo método padrão ouro, o RT-PCR. A partir dos dados coletados dos resultados de exames de sangue destes pacientes, um algoritmo foi construído com o fim de determinar a probabilidade de um indivíduo testar negativo para SARS-CoV-2. 

O objetivo, portanto, do estudo foi desenvolver sistema de classificação com alta especificidade e alto valor preditivo negativo (VPN), e sensibilidade razoável. Os parâmetros utilizados para realizar a análise foram os seguintes:

  1. Hemograma:
    1. Hemácias
    2. Volume corpuscular médio (VCM)
    3. Concentração da hemoglobina corpuscular média (CHCM)
    4. Hemoglobina corpuscular média (HCM)
    5. Amplitude de distribuição dos glóbulos vermelhos (RDW)
    6. Leucócitos
    7. Basófilos
    8. Monócitos
    9. Linfócitos
    10. Plaquetas
    11. Volume plaquetário Médio (VPM)
  2. Creatinina
  3. Potássio
  4. Sódio
  5. Proteína C reativa
  6. Idade

Os resultados mostraram que o algoritmo de inteligência artificial alcançou valor médio de Especificidade de 85.98% [IC95%: 84.94 – 86.84] e VPN de 94.92% [IC95%: 94.37% – 95.37%]. 

O valor médio de Sensibilidade alcançado foi de 70.25% [IC95%: 66.57% – 73.12%] e do Valor Preditivo Positivo de 44.96% [IC95%: 43.15% – 46.87%]. 

Os resultados

Os pesquisadores consideraram os resultados alcançados totalmente alinhados com o objetivo primário de ofertar um teste eficaz e de baixo custo para triagem de pacientes. O código utilizado pelo modelo de Inteligência Artificial foi disponibilizado online para acesso público.

De acordo com os autores, o resultado alcançado pelo modelo proposto impactaria principalmente em redução de até 90% da realização de testes para SARS-CoV-2 na emergência, com risco aproximado de 5% de obter um resultado falso negativo. 

O segundo desfecho estaria relacionado àqueles pacientes que apresentassem positividade no teste. Estes poderiam imediatamente serem isolados daqueles que ainda aguardam o resultado do teste confirmatório.

Fluxo de atendimento baseado na triagem por inteligência artificial

Os autores propuseram modelo de fluxo de atendimento nas emergências baseado na utilização da triagem por meio da Inteligência Artificial:

Fluxo de atendimento baseado na triagem por inteligência artificial - Sanar Medicina

FIGURA 1: Diagrama do fluxo de atendimento previsto usando o modelo de Inteligência Artificial em uma sala de emergência hospitalar.

O paciente seria inicialmente avaliado por um profissional de saúde para determinar se trata-se de um caso suspeito de COVID-19.

Uma vez considerado suspeito, uma coleta de sangue seria realizada, já que os dados de entrada do modelo de Inteligência Artificial dependem dos resultados obtidos pelo exame de sangue.

Após alimentar o modelo com os dados obtidos, o algoritmo da Inteligência Artificial apontaria o caso como positivo ou negativo para COVID-19.

No caso de um resultado positivo, o paciente deveria prosseguir com investigação mais acurada, realizando o teste RT-PCR ou o teste de anticorpos para o SARS-CoV-2.

Se o resultado for negativo, o paciente muito provavelmente não possui COVID-19.

Conclusão

Apesar do estudo ainda não ter sido publicado na sua forma final (passará pelo processo de revisão por pares), os resultados apresentados são bastante convincentes e prometem melhorar potencialmente a triagem dos pacientes. Uma promessa de avanço muito promissora no atendimento aos pacientes suspeitos de COVID-19, e que pode colocar o Brasil como destaque mundial no cenário da pandemia. 

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