Startups brasileiras usam inteligência artificial para diagnosticar Covid

Tema de filmes campeões de bilheteria, a inteligência artificial (IA), ou AI, na sigla em inglês, se tornou a aposta de startups brasileiras que querem participar do enfrentamento à Covid-19. Em julho, um edital lançado pelo governo do estado de São Paulo, por meio do programa IdeiaGov, abriu uma chamada pública para selecionar soluções tecnológicas que usassem algoritmos de inteligência artificial, capazes de ajudar médicos no diagnóstico de coronavírus a partir de exames de raio-x e tomografia computadorizada. O desafio contou com 21 inscritos. Três startups foram selecionadas e terão suas propostas validadas no Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (USP).

Após esse período, que deve levar até oito semanas, as soluções podem ser adotadas pelo estado. Segundo o governo do estado de São Paulo, hoje, a única solução deste tipo no mundo disponível comercialmente está na China.

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Na prática, a inteligência artificial permite que máquinas possam aprender a raciocinar de maneira similar à dos humanos. Foi a partir dessa possibilidade que as startups envolvidas no IdeiaGov trabalharam. Elas desenvolveram redes neurais convolucionais e as treinaram com imagens de pulmões com Covid-19 e sem a doença, de forma que o sistema elaborado pudesse aprender a diagnosticar o paciente em menos de um minuto. Os proponentes poderiam apresentar soluções voltadas à leitura de raio-x e tomografia ou de apenas um dos tipos de exame.

A NeuralMind, que participou da seleção por meio de um consórcio com o Laboratório de Computação de Imagens Médicas da Faculdade de Engenharia Elétrica e Computação (MICLab FEEC), da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), ficou em primeiro lugar na avaliação para aplicação em raio-x de tórax e tomografia. Nos dois casos, são usadas redes neurais convolucionais, algoritmos de Deep Learning que captam imagens de entrada e atribuem a elas pesos e vieses apreendidos. Os pesquisadores também conseguiram converter imagens tomográficas em imagens semelhantes às de raio-x, a fim de facilitar o uso da mesma rede neural.

A solução pode ser empregada no diagnóstico e, também, no prognóstico de pacientes já diagnosticados com a doença. Isso é possível por meio da análise de lesões no pulmão obtidas por meio de tomografia. "Isso é importante para entender a evolução da doença. Pode contribuir no sentido de análise, se há mais chances do paciente se recuperar em casa ou se é necessária internação", comenta o diretor de Tecnologia da startup, o professor Roberto Lotufo, que atua há mais de 20 anos com processamento de imagens médicas. A NeuralMind, fundada por ele e a sócia Patrícia Tavares, funciona dentro do Parque Científico e Tecnológico da Unicamp, envolvendo oito pessoas. A equipe já estava estudando a aplicabilidade de inteligência artificial em diagnósticos por raio-x e tomografia desde o surgimento do coronavírus.

Apoio a regiões remotas

Para Lotufo, uma das vantagens dessas soluções seria a utilização do sistema em regiões com menos infraestrutura de saúde e falta de profissionais. "O raio-x é muito conveniente em centros com poucos recursos. O médico pode tirar uma foto pelo celular e enviar a imagem pela internet, para ter esse diagnóstico feito pela máquina. É como fosse uma pessoa a mais que o médico pudesse consultar", argumenta.

Essa também é a visão do CEO da Otawa Health, Paulo Gusmão. A startup em que ele está à frente já desenvolve tecnologia envolvendo IA na área de oncologia desde 2016 e começou neste ano a pesquisar formas de aplicar a ferramenta no diagnóstico de Covid-19. Cinco profissionais estão envolvidos no produto. "Como trabalhamos ligados a médicos, eles comentavam sobre as dificuldades do que fazer, por exemplo, quando o paciente chega com sintomas comuns a outras doenças. Eles não têm um mecanismo para determinar, de fato, se é essa doença. O mais preciso é o teste RT-PCR, o padrão ouro, mas que demora 48 horas para ter resultado e não está disponível em grandes quantidades", assinala o CEO.

Gusmão observa que, diante do dilema entre internar ou enviar o paciente de volta para casa, usar a inteligência artificial junto com a radiologia e baseada em uma rede de telefonia celular pode ser uma solução em hospitais onde ainda se está longe de ter um aparelho de tomografia. O custo de um equipamento desses hoje está na casa dos milhões de reais.

"No interior, para cada tomógrafo existente, temos mais de 100 equipamentos de radiografia", comenta o CEO, ao destacar que o raio-x é um aparelho barato, se comparado ao tomógrafo, mas que vem sendo subutilizado. "O que a inteligência artificial vai permitir é que prefeituras possam ter uma melhor qualidade de atendimento sem precisar investir em novos equipamentos, só em serviço de nuvem", pontua. Isso, argumenta ele, ajudaria ainda a resolver outro problema - o déficit de radiologistas que possam emitir laudos sobre essas imagens.

A solução proposta pela Otawa Health prevê a classificação das imagens de raio-x sejam processadas em três níveis de probabilidade de Covid-19 - baixa, média e alta. Um aplicativo foi desenvolvido em português, espanhol e inglês para ajudar os profissionais. Os médicos podem enviar a imagem de raio-x de seus pacientes para o servidor tanto pelo celular, por foto, ou por conexão com equipamentos hospitalares. "Não é uma ferramenta para substituir o RT-PCR, mas adicional, para municiar o médico. É uma solução de triagem com grande probabilidade de acerto", diz Gusmão.

Para se ter uma ideia, o resultado de classificação para Covid-19 apresentado pelo sistema teve sensibilidade de 99,8% (499 acertos entre 500) e especificidade de 98,0% (980 entre 1000).

Maior precisão

A startup Visibilia, de São Carlos, foi aprovada com uma solução voltada à tomografia computadorizada, a FADCIL. O sistema também identifica automaticamente casos de coronavírus em imagens médicas, por meio de Deep Learning e de acordo com a variabilidade anatômica dos pacientes.

Composta por seis pesquisadores associados, a empresa está no mercado desde 2017 com soluções aplicadas ao mundo dos negócios. O projeto da FADCIL tem como líder o pesquisador doutor Gabriel Humpire, profissional com experiência em análise e processamento de imagens médicas, em especial, tomografias computadorizadas para detecção automática de doenças como câncer.

Segundo a sócia-fundadora da empresa, Nathália Camillo Silva, o sistema levou cerca de um mês para ser desenvolvido e foi progredindo junto com o concurso. "Trabalhamos com a leitura de raio-x e tomografia, mas tivemos mais sucesso com a tomografia", relata ela, ao pontuar que a equipe ficou muito entusiasmada com o resultado da seleção. "A área da saúde é nova para nós. Será muito gratificante testar o projeto no Hospital das Clínicas".

Conforme Nathália, o produto da Visibilia faz integração com a ferramenta PACS, já utilizada em clínicas e hospitais para arquivamento de imagens, e que pode ser conectada diretamente a tomógrafos e máquinas de raios-x. "Assim, o sistema FADCIL recolhe as imagens diretamente dessas máquinas através do PACS, as processa e entrega o diagnóstico diretamente ao médico. O PACS pode ser acessado desde PCs ou dispositivos mobile", explica a Nathalia.

Há ainda a possibilidade de desenvolvimento de uma interface web que permita ao médico fazer o upload direto das imagens ao servidor da FADCIL na nuvem. O servidor da FADCIL geraria esse diagnóstico e o entregaria ao médico.

Para Nathália, a inteligência artificial se tornou uma ferramenta fundamental na área da saúde, não só porque a máquina apresenta uma capacidade mais rápida de aprendizado, mas também de precisão maior do que a do ser humano. "Na verdade, a inteligência artificial é capaz de suportar um volume de informações muito maior do que conseguimos processar nas nossas sinapses. O ser humano tem um HD de uma vida toda, mas quando você fala em jogar uma cachoeira de informações simultâneas, a IA tem uma capacidade de resposta e aprendizado maior do que a nossa", sustenta.

Impacto na produtividade médica

Além da precisão, inclusive para detectar o grau de severidade dos casos de coronavírus no pulmão do paciente, outra vantagem da inteligência artificial seria o aumento da produtividade médica nos diagnósticos. Isso é estimado em pelo menos cinco vezes, comenta o coordenador de Ciência, Tecnologia e Inovação da Secretaria de Desenvolvimento Econômico do estado, Marcos Vinícius da Silva. "Automatizar isso poderia tornar os processos de saída mais rápidos e efetivos", assinala.

Ele acrescenta que durante o período de testes do piloto de cada startup será possível analisar em que etapa do trabalho dos médicos o sistema poderá ser implementado. É possível que, ao final da validação, mais de uma solução seja adquirida pelo governo. O investimento do estado, que deve envolver remuneração de servidores e suporte, além de custo por imagem analisada, deve ser calculado após os testes.

Além da compra pública, as soluções podem contar com crédito pré-aprovado para desenvolvimento, apoio tecnológico junto à Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp) e preparação para investimento externo e internacionalização. "É todo um pacote que busca resolver um problema do estado e gerar desenvolvimento econômico com tecnologia", completa Silva.

Cerca R$ 9 milhões foram investidos pelo governo estadual para três anos de IdeiaGov, sendo que esta foi a primeira edição. Além do desafio envolvendo inteligência artificial no diagnóstico de Covid-19 por imagem, a iniciativa recebeu propostas de tecnologias relacionadas a testes acessíveis e replicáveis e ao monitoramento remoto de Unidades de Terapia Intensiva (UTIs) com internamentos provocados pelo coronavírus. Todas as proposições passam por uma banca de cientistas. Além do aspecto tecnológico, as empresas também tiveram sua capacidade de entregar a solução avaliada pelos especialistas.