Inteligência Artificial ajuda a distinguir COVID-19 de outras pneumonias

Os pesquisadores chineses descobriram que a inteligência artificial (IA) pode ajudar os médicos a distinguir o COVID-19 de outras pneumonias na TC do tórax, de acordo com um estudo publicado em 27 de abril na Radiology.

Ajudar os médicos a reconhecer o COVID-19 é uma parte essencial do tratamento eficaz do paciente, escreveu uma equipe liderada pelo Dr. Harrison Bai do Hospital Xiangya, Universidade Central do Sul, em Changsha, Hunan. "Embora a diferenciação do COVID-19 do pulmão normal ou de outras patologias pulmonares, como o câncer na TC do tórax, seja direta, a diferenciação entre o COVID-19 e outras pneumonias pode ser particularmente problemática para os médicos devido às semelhanças radiográficas", escreveu o grupo. "A interpretação imprecisa das imagens dificulta o trabalho eficiente das estratégias de gerenciamento de pacientes".

Estudos demonstraram que a IA pode ajudar a distinguir o COVID-19 de outras doenças, mas existem poucos dados que comparam o desempenho do radiologista com e sem a IA para esse fim. "A TC do tórax é frequentemente considerada uma medida diagnóstica suplementar que ajuda os médicos a construir uma avaliação mais completa dos pacientes", escreveu o grupo. "A IA demonstrou eficácia na diferenciação do COVID-19 da pneumonia de outra etiologia na TC do tórax, mas a aplicação prática do aumento da IA ​​no fluxo de trabalho de diagnóstico dos radiologistas no COVID-19 não foi explorada na literatura".

Para sua pesquisa, Bai e colegas avaliaram se um sistema de IA poderia ajudar os médicos a distinguir o COVID-19 de outras doenças e avaliaram o desempenho do radiologista com e sem a sua ajuda. O estudo incluiu 1.186 pacientes, 521 dos quais COVID-19 positivos em testes de reação em cadeia da polimerase com transcrição reversa em tempo real (RT-PCR) e tomografia computadorizada do tórax, e 665 dos quais tiveram pneumonia não COVID-19. O número total de casos foi dividido em conjuntos de treinamento, validação e teste para uma rede neural profunda chamada EfficientNet B4; seis radiologistas revisaram os estudos sem a ajuda da IA ​​e depois com ela.

A rede de IA teve um alto desempenho por conta própria e também melhorou o desempenho dos radiologistas, segundo o grupo. Todos os resultados foram estatisticamente significantes.

"Nosso estudo revelou que, quando comparado a uma abordagem apenas por radiologistas, o aumento da IA ​​melhorou significativamente o desempenho dos radiologistas, distinguindo o COVID-19 da pneumonia de outra etiologia, produzindo medidas mais altas de precisão, sensibilidade e especificidade", escreveram os autores.

Embora, em geral, a precisão diagnóstica da interpretação da tomografia computadorizada do tórax do COVID-19 seja boa, ela precisa ser melhor para melhor gerenciar os recursos dos serviços de saúde e o atendimento ao paciente durante a pandemia, observou o grupo de Bai. É por isso que os resultados do estudo são promissores - eles indicam que a incorporação da IA ​​no fluxo de trabalho de TC do tórax dos radiologistas poderia melhorar o diagnóstico do COVID-19. 

"Nosso estudo é relevante e inovador para demonstrar o efeito do aumento da IA ​​no desempenho do radiologista na distinção entre COVID-19 e pneumonia de outra etiologia na TC do tórax", concluíram os autores. "Os resultados que apresentamos sugerem que a integração da IA ​​no fluxo de trabalho de rotina dos radiologistas tem potencial para melhorar os resultados de diagnóstico relacionados ao COVID-19".

Fonte: https://www.auntminnie.com/index.aspx?sec=sup&sub=cto&pag=dis&ItemID=128864