Para a maioria dos pacientes que morreram de COVID-19, a doença pandêmica causada por um novo coronavírus, a causa final da morte foi a pneumonia, uma condição na qual a inflamação e o acúmulo de líquidos dificultam a respiração.
A pneumonia grave geralmente requer longa estadia hospitalar em unidade de terapia intensiva (UTI) com ajuda na respiração através de ventiladores - dispositivos médicos agora em alta demanda em algumas cidades, enfrentando uma onda de casos de COVID-19.
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Houve um caso no qual um paciente do departamento de emergência que não apresentava nenhum sintoma de COVID-19 foi submetido a uma radiografia de tórax por outros motivos. No entanto, a leitura da IA do raio-X indicava sinais de pneumonia precoce, que mais tarde foi confirmada por um radiologista. Como resultado, o paciente foi testado para COVID-19 e considerado positivo para a doença.
Não havia motivos para tratar esse paciente como um caso suspeito de COVID-19 ou fazer um teste para ele, se não fosse a IA. Ainda em fase de investigação, o sistema já está impactando no tratamento clínico dos pacientes.
A nova modalidade diagnóstica começou há vários meses, quando o Dr.Albert Hsiao, da Faculdade de Medicina da Universidade da Califórnia em San Diego e radiologista na UC San Diego Health, e sua equipe desenvolveram um algoritmo de aprendizado de máquina que permite que os radiologistas usem a IA para aprimorar suas próprias habilidades para detectar pneumonia nas radiografias do tórax. Treinado com 22.000 notações de radiologistas humanos, o algoritmo sobrepõe raios-X a mapas codificados por cores que indicam a probabilidade de pneumonia.
A pneumonia pode ser sutil, especialmente se não for uma pneumonia bacteriana comum, e se pudermos identificar esses pacientes mais cedo, antes que se possa detectá-la ao exame clínico, estaremos melhor posicionados para tratar aqueles com maior risco de doenças graves e morte.
Mais recentemente, a equipe de Hsiao aplicou essa abordagem de IA a 10 radiografias de tórax, publicadas em revistas médicas, de cinco pacientes tratados na COVID-19 na China e nos Estados Unidos. O algoritmo identificou consistentemente áreas de pneumonia, apesar de as imagens terem sido tiradas em vários hospitais diferentes, e variar consideravelmente na técnica, contraste e resolução.
Segundo Hsiao, as radiografias de tórax são mais baratas, o equipamento pode ser portátil e mais fácil de limpar, e os resultados são retornados mais rapidamente do que muitos outros diagnósticos. Os testes de diagnóstico clínico baseados em reação em cadeia da polimerase para o vírus que causa o COVID-19 podem levar vários dias para retornar resultados em algumas regiões dos EUA.
É aí que a imagem pode desempenhar um papel importante. Podemos triar rapidamente os pacientes para o nível adequado de atendimento, mesmo antes de um diagnóstico COVID-19 ser oficialmente confirmado.
Para ficar claro, os especialistas em saúde da UC San Diego enfatizam que não estão diagnosticando o COVID-19 por imagem pulmonar. A pneumonia pode ser causada por vários tipos diferentes de bactérias e vírus. Além disso, o uso do algoritmo AI da Hsiao ainda é considerado experimental. Embora essas imagens estejam disponíveis para uso por médicos, o atendimento ao paciente ainda é guiado pela interpretação formal de radiologistas humanos.
Enquanto nos preparamos para um possível aumento de pacientes com COVID-19, não são apenas os quartos e suprimentos para pacientes que podem ficar limitados, mas também a capacidade do médico e da equipe. Portanto, é extremamente útil ter ferramentas que permitam aos médicos que não são tão experientes quanto os radiologistas na leitura de raios-X para ter uma ideia rápida do que estão vendo, especialmente os médicos de emergência e hospitalares da linha de frente.
Em seguida, a equipe de saúde da UC San Diego espera expandir o estudo de IA para detecção de pneumonia nos quatro outros centros médicos acadêmicos da Universidade da Califórnia.
Embora ainda precisamos de mais estudos para avaliar a eficácia desse algoritmo e melhorar sua precisão à medida que atendemos mais pacientes, o que estamos vendo até agora são evidências de que essa abordagem pode ser uma ferramenta poderosa para que os prestadores de serviços de saúde forneçam recursos mais confiáveis e precoces nos diagnósticos de COVID-19 e de outras infecções.
Dr.Silvio Musman
Médico especialista em pneumologia, medicina do exercício e do sono.