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Com Google Cloud, Portal Telemedicina utiliza IA para acelerar identificação de Covid-19

Companhia treinou modelo de machine learning que detecta com 95% de precisão pneumonia causada por Covid-19

Da Redação

01/05/2020 às 8h00

Foto: Shutterstock

A startup Portal Telemedicina, que atua em conjunto com clínicas e hospitais tanto no empréstimo de equipamentos médicos como no oferecimento de uma plataforma telediagnóstico, desenvolveu uma solução que analisa o exame de raio-X do paciente para identificar se ele está com as características da pneumonia causada pelo novo coronavírus (Covid-19). 

O diagnóstico, que é complementar aos exames realizados atualmente (PCR e teste rápido), é feito por um algoritmo baseado em TensorFlow, um dos modelos de desenvolvimento de aplicações de inteligência artificial mais usados no mundo, que compara as imagens de raio-x ou tomografia de um paciente com um banco de dados de exames de pessoas que testaram positivo para o novo coronavírus. 

O processo de análise e classificação por inteligência artificial é realizado por meio da plataforma da Portal Telemedicina, que usa a infraestrutura de nuvem do Google Cloud para armazenar os dados e processar o algoritmo.  

A tecnologia, desenvolvida por três anos pela equipe da startup com o auxílio de mentores do programa Google for Startups e de engenheiros da gigante de buscas, foi adaptada nos últimos dois meses e apresenta 95% de precisão.

Ela permite que, em cerca de 10 minutos, médicos possam apresentar o diagnóstico e direcionar o paciente para o protocolo de atendimento adequado. 

Treino e diferenciação 

Em geral, o raio-X ou tomografia de pessoas infectadas pelo novo coronavírus apresentam imagens dos dois pulmões com manchas de aspecto semelhante ao de um “vidro fosco”. No caso de pneumonias tradicionais, as imagens têm manchas esparsas e bastante brancas. É por essas características que o algoritmo procura ao analisar o material. 

Para treinar o algoritmo para identificar a pneumonia causada pelo COVID-19, a Portal Telemedicina utilizou um banco de dados com 300 imagens de raio-x e de tomografia de pessoas com diagnóstico confirmado para COVID-19.  

Uma versão do mesmo sistema já é usada há dois anos pela startup para diagnosticar pneumonia tradicional em raio-x e tomografias e foi treinada com mais de 30 milhões de imagens de pacientes, o que garante a alta precisão da tecnologia.  

Embora não substitua o PCR ou teste rápido, o diagnóstico de pneumonia por inteligência artificial é acessível e barato e complementa o exame virológico que pode não estar disponível naquele determinado momento. 

Os resultados preliminares do uso do algoritmo apontam que é possível identificar a pneumonia causada por COVID-19 a partir de três dias da contaminação.

Com equipamentos de raio-x em abundância em clínicas, laboratórios e hospitais por todo o país, a plataforma da Portal Telemedicina pode ser usada mesmo em regiões onde o acesso à internet é limitado, já que compacta as imagens, classifica os casos de acordo com a gravidade e as envia para uma rede de especialistas em todo o Brasil e também no exterior. 

 “O uso da nuvem para um projeto como esse é fundamental já que, para treinar um algoritmo desse tipo, é necessário contar com alto poder computacional, além de escalabilidade para que a startup esteja pronta para atender a alta demanda por diagnósticos”, afirma Marco Bravo, head do Google Cloud para o Brasil.