Pesquisadores da Universidade Federal Fluminense (UFF) desenvolveram uma ferramenta de inteligência artificial capaz de otimizar a detecção de enfisema pulmonar e câncer de pulmão em exames de tomografia computadorizada. Essas doenças podem progredir silenciosamente por anos, tornando o diagnóstico precoce crucial.
ChestFinder: Um Aliado no Diagnóstico
A ferramenta, batizada de ChestFinder, está sendo treinada para analisar vastos bancos de dados contendo imagens e laudos de pacientes. Seu objetivo é identificar padrões visuais e textuais que sugiram a presença das doenças. O estudo, iniciado há cerca de dois anos no Hospital Universitário Antônio Pedro, em Niterói (ligado à UFF), apresentou resultados iniciais promissores, com acurácia e sensibilidade significativas.
O professor Daniel de Oliveira, do Instituto de Computação da UFF, esclarece que o ChestFinder não substitui o diagnóstico médico. “É importante ressaltar que a ferramenta não fornece um diagnóstico, ela apresenta uma possível indicação que deve ser avaliada por um profissional. Entretanto, já com essa indicação, pacientes poderão ser encaminhados para acompanhamento especializado de forma mais rápida, o que ajuda na elaboração de diagnósticos precoces”, explica.
A ferramenta será disponibilizada em um repositório público, permitindo sua aplicação em outros hospitais que já utilizam sistemas digitais para armazenar laudos e exames. Além disso, o ChestFinder possibilita que médicos encontrem outros resultados compatíveis ou semelhantes aos do paciente, facilitando análises comparativas dentro do contexto clínico.
A professora Cristina Asvolins, do Departamento de Radiologia da UFF, destaca outro benefício do software: a capacidade de sinalizar indícios de enfisema pulmonar e câncer de pulmão mesmo quando o objetivo principal do exame não é o diagnóstico dessas condições. “Em qualquer serviço de diagnóstico por imagem onde o paciente realizou o exame de tomografia computadorizada de tórax, o resultado pode apresentar como achado incidental o enfisema ou nódulo suspeito. Por exemplo, serviços de emergência, onde esses achados não são o foco principal do exame”, complementa a professora.
Cristina Asvolins enfatiza que a inteligência artificial pode reduzir o tempo de espera até a confirmação do diagnóstico e os custos econômicos. Ambas as doenças demandam menos intervenções quando descobertas em fase inicial, e o tabagismo, um fator de risco comum, é um problema de saúde pública que se beneficia de qualquer avanço no diagnóstico.
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