Pacientes com suspeita de Covid-19 apresentam febre, dor de cabeça, diarreia e outros sintomas que podem ser confundidos com várias doenças. Anthony Lins, membro do Instituto dos Engenheiros Eletrônicos e Eletricistas (IEEE) e docente da Universidade Católica de Pernambuco, colaborou com um grupo de especialistas que criaram um programa de computador, baseado em diversas abordagens da inteligência artificial – visão computacional, mineração de dados e aprendizado de máquinas – para dar suporte, agilidade e precisão ao diagnóstico médico.
“Inserimos nesta ferramenta os dados coletados pelos exames do paciente a fim de identificar os padrões típicos da infecção por coronavírus. Desta forma, o programa consegue informar em minutos a taxa de probabilidade de a pessoa ter contraído a Covid-19, o que contribui para a tomada de decisão do médico”, esclarece Anthony Lins.
O membro do IEEE explica que a solução tecnológica examina o material da coleta viral de nasofaringe realizada pelo swab nasal, detecta possíveis marcadores encontrados no teste RT-PCR, analisa dados contidos no hemograma completo e investiga se as lesões detectadas em radiografias e tomografia são compatíveis com as provocadas pelo novo coronavírus. Desta forma, a ferramenta consegue avaliar o potencial da pessoa de ter Covid-19.
Para realizar esta tarefa, os recursos de visão computacional analisam os exames de imagem. A mineração de dados averigua se os padrões encontrados foram marcados como sendo de Covid-19. E o aprendizado de máquinas dá ao computador a habilidade de perceber esses padrões. Trabalhando juntas, essas tecnologias ajudam a identificar a infecção no paciente e dar suporte ao diagnóstico.
