A Covid-19 mexeu com o mundo e trouxe novos desafios. Para controlar a pandemia foram criados alguns protocolos de segurança. Uma dessas estratégias é a testagem em massa, que ajuda a controlar a taxa de transmissão do vírus. Apesar da sua importância, o Brasil é um dos países que menos realizam testes no mundo. Com o intuito de contribuir para a melhoria da testagem, os pesquisadores e alunos Samara Santos e Pedro Rici, orientados pelo professor André Luiz Carvalho, no Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas na Universidade Federal do Recôncavo da Bahia (UFRB), realizaram um estudo sobre a utilização de inteligência artificial (IA) com imagens de raio X para detecção do vírus SARS-CoV-2.

Os pesquisadores observaram que poderia ser executado o método tecnológico para avaliar o paciente de forma mais rápida, menos invasiva e com o custo mais baixo. “Existem outras pesquisas que utilizam Inteligência Artificial para classificar imagens em grupos, seja na área da agronomia, segurança ou saúde. Diante do momento em que vivemos, sentimos a necessidade de contribuir de alguma forma, dentro do nosso alcance e conhecimento. Foi assim que pensamos nessa aplicação voltada para o Covid-19”, afirma Pedro Rici.

O estudo desenvolvido pelo grupo utiliza o IA e é baseado no Aprendizado Profundo, que é um campo de estudo que concentra modelos mais complexos, ou seja, que possibilitam realizar análise sobre dados mais difíceis de serem interpretados. “O mecanismo de inteligência artificial analisa e classifica imagens de raio-x em três grupos de pacientes: saudáveis, pneumonia viral e pneumonia Covid-19. A partir da disponibilização da imagem de raio-x, é possível realizar a testagem”, explica Samara Santos.

Segundo Pedro Rici, para que o sistema de IA aprenda a identificar os casos, é preciso disponibilizar informações. Por isso, o projeto trabalha com as imagens de raio-x. “Como a Covid-19 é uma doença recente, o banco de dados sobre o tema ainda é escasso e pequeno. Diante disso, nosso principal foco e diferencial é analisar como as tradicionais técnicas de aumento de banco de dados interferem na precisão da classificação de imagens de raio-x de pulmão”.

A primeira fase do projeto foi finalizada e uma segunda etapa da pesquisa está em desenvolvimento. “Ainda existem outras análises que poderão ser feitas em trabalhos futuros, como realizar análises dos hiperparâmetros escolhidos para compreender como eles influenciam individualmente nos resultados de acurácia, e a criação de uma interface para facilitar a aplicação deste projeto em meios sociais”, afirma Samara.

Para o professor André Ottoni, orientador da pesquisa, é fundamental que cientistas colaborem para elaboração de novas tecnologias que auxiliem no controle da pandemia. “Como pesquisador e estudante, devemos procurar sempre utilizar dos nossos conhecimentos e forças para contribuir de alguma forma. Com a Pandemia da Covid-19, o sentimento se intensificou e essa ânsia por tentar de alguma forma melhorar o mundo que vivemos se transformou nessa pesquisa”.

Samara Santos finaliza dizendo que o estudo pode colaborar para o desenvolvimento de outras investigações. “Devido ao amplo campo de conhecimento da Inteligência Artificial, realizar análises das suas aplicações e características contribuem para complementar e auxiliar trabalhos de outros pesquisadores, principalmente na avaliação de imagens de raio-x de pacientes com Covid-19”, diz. O estudo foi publicado em artigo científico no Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional 2020 e na página da Sociedade Brasileira de Inteligência Computacional.

Fonte: SECTI BA