Fiocruz cria inteligência artificial para diagnóstico de hanseníase
Estudo foi feito em parceria com a Microsoft e a farmacêutica Novartis. Objetivo é reduzir em 70% os novos casos da infecção até 2030
atualizado
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Rio de Janeiro – A Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz), a Microsoft e a farmacêutica Novartis criaram uma inteligência artificial para acelerar o diagnóstico de hanseníase. A inovação, que é inédita, pode contribuir na busca para erradicar a doença, que é uma das mais antigas do mundo.
No estudo, os pesquisadores mostram que, a partir de fotos das lesões na pele dos pacientes e de dados clínicos coletados por médicos, o assistente de diagnóstico indica a probabilidade da doença.
“Nosso estudo prova que é possível chegar à suspeição do diagnóstico de hanseníase com um algoritmo de inteligência artificial. Essa ferramenta pode apoiar a decisão do médico de iniciar a investigação, acelerando a confirmação do diagnóstico e o início do tratamento, que é fundamental para interromper a transmissão da doença e prevenir sequelas”, afirma o chefe do Laboratório de Hanseníase do IOC, Milton Ozório Moraes.
Diagnóstico
O atraso no diagnóstico dificulta que a doença seja erradicada. A hanseníase provoca deformidades visíveis em muitas pessoas, além de perda de movimentos dos pés ou das mãos e problemas de visão.
O Brasil é o segundo país mais atingido pela hanseníase, com 27 mil casos detectados de 2019 para cá. Desses, 2,3 mil com danos avançados.
Covid-19 e a queda no diagnóstico
De acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS), a queda global de detecção da doença foi de 37% em 2020. Um levantamento feito pela Sociedade Brasileira de Dermatologia (SBD) aponta que, no país, houve uma redução de 35% em 2020 e de 45% em 2021, quando comparado a 2019.
“A inteligência artificial pode enxergar mais do que o olho humano. Para o computador, cada ponto da imagem é um bit, traduzido em um número. Uma pessoa sem treinamento pode não perceber a diferença entre duas cores muito próximas, mas quando o computador transforma essas cores em números, ele ‘vê’ uma diferença clara. É com base nisso que podemos treinar a máquina para tentar fazer um diagnóstico diferencial”, diz o pesquisador Paulo Thiago Souza Santos.
Com o aprendizado de máquina, os pesquisadores pretendem alcançar metas estabelecidas pela OMS, como: reduzir em 70% os novos casos da infecção até 2030 e, no longo prazo, interromper a transmissão do agravo.
