{"id":59121,"date":"2021-04-13T10:33:57","date_gmt":"2021-04-13T13:33:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.simepe.com.br\/novo\/?p=59121"},"modified":"2021-04-13T10:33:57","modified_gmt":"2021-04-13T13:33:57","slug":"ufpe-desenvolve-metodo-de-baixo-custo-e-nao-invasivo-para-agilizar-diagnostico-da-covid-19","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.simepe.com.br\/novo\/ufpe-desenvolve-metodo-de-baixo-custo-e-nao-invasivo-para-agilizar-diagnostico-da-covid-19\/","title":{"rendered":"UFPE desenvolve m\u00e9todo de baixo custo e n\u00e3o invasivo para agilizar diagn\u00f3stico da Covid-19"},"content":{"rendered":"<p><em>O m\u00e9todo permite a distin\u00e7\u00e3o r\u00e1pida de casos de Covid-19 e pneumonia com base em imagens radiol\u00f3gicas.<\/em><\/p>\n<p>Pesquisadores da UFPE desenvolveram um m\u00e9todo para agilizar o diagn\u00f3stico da Covid-19 atrav\u00e9s de imagens radiol\u00f3gicas. Com o aux\u00edlio de modelos de Intelig\u00eancia Artificial (IA), os autores constru\u00edram modelos de redes neurais convolucionais (CNN) para, a partir de imagens de raios-X de t\u00f3rax, distinguir uma pessoa saud\u00e1vel de uma pessoa com pneumonia ou Covid-19.<\/p>\n<p>Foram usados seis diferentes bancos de dados com imagens de raios-X de t\u00f3rax dispon\u00edveis em reposit\u00f3rios abertos para diferenciar os quadros de Covid-19 e pneumonia. O estudo foi realizado por pesquisadores do Centro de Estudos e Ensaios em Risco e Modelagem Ambiental da Universidade Federal de Pernambuco (Ceerma-UFPE). Caio Souto Maior, Jo\u00e3o Mateus Santana, Isis Didier Lins e M\u00e1rcio das Chagas Moura assinam a pesquisa.<\/p>\n<p>Nela, segundo a professora Isis Lins, os autores tiveram o cuidado de utilizar imagens de pessoas saud\u00e1veis, com pneumonia e com Covid-19, provenientes de m\u00faltiplas bases, tanto no treinamento, quanto no teste da CNN, e os resultados foram bastante satisfat\u00f3rios. \u201cObtivemos precis\u00e3o balanceada de 97.0%, ou seja, de cada 100 imagens identificadas pelo modelo, como de indiv\u00edduos com Covid-19, 97 est\u00e3o corretamente associadas a pessoas doentes&#8221;, explica.<\/p>\n<p>Como a doen\u00e7a ainda \u00e9 recente e a quantidade de dados sobre ela \u00e9 limitada, os estudiosos receiam que a presen\u00e7a da Covid-19 ainda n\u00e3o seja completamente confirmada com o uso do modelo. &#8220;Pelo reduzido n\u00famero de bases de dados p\u00fablicas no \u00e2mbito da Covid-19, muitos trabalhos usam, na constru\u00e7\u00e3o dos modelos de aprendizagem de m\u00e1quina, uma base para pessoas saud\u00e1veis e outra para pacientes com Covid-19, o que pode direcion\u00e1-los para detectar bases e n\u00e3o caracter\u00edsticas intr\u00ednsecas \u00e0 doen\u00e7a. Assim, a capacidade desses modelos de distinguir presen\u00e7a ou aus\u00eancia de aspectos espec\u00edficos concernentes \u00e0 Covid-19 \u00e9 posta em xeque, apesar dos altos desempenhos que v\u00eam sendo reportados&#8221;, informou a professora Isis Lins.<\/p>\n<p>A pesquisadora tamb\u00e9m afirmou que \u201cos modelos desenvolvidos podem apoiar o diagn\u00f3stico cl\u00ednico da nova doen\u00e7a de maneira r\u00e1pida, uma vez que, ap\u00f3s o treinamento, eles requerem menos de um segundo para avaliar uma imagem. Al\u00e9m disso, s\u00e3o meios de apoio a diagn\u00f3stico n\u00e3o invasivos e de baixo custo\u201d.<\/p>\n<p>O estudo indica que os modelos podem ser usados para auxiliar a sele\u00e7\u00e3o e a prioriza\u00e7\u00e3o de pacientes em unidades de sa\u00fade e hospitais lotados. \u201cOs modelos fornecidos neste trabalho podem ser uma alternativa para aumentar o n\u00famero de indiv\u00edduos testados para Covid-19, e essa abordagem tamb\u00e9m tem valor em telerradiologia, pois um m\u00e9todo de apoio a diagn\u00f3stico baseado em dados integrado a um sistema de telessa\u00fade classifica rapidamente as imagens radiol\u00f3gicas, o que \u00e9 especialmente \u00fatil com doen\u00e7as altamente transmiss\u00edveis\u201d, confirmou Isis.<\/p>\n<p>Os pesquisadores tamb\u00e9m desenvolveram um web app, COviX \u2013 Covid-19 visual map in X-ray, para visualiza\u00e7\u00e3o das imagens de raio-X com destaque nas regi\u00f5es que mais contribu\u00edram para a classifica\u00e7\u00e3o sugerida pela CNN. O aplicativo ser\u00e1 registrado no Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI) por interm\u00e9dio da Diretoria de Inova\u00e7\u00e3o e Empreendedorismo da UFPE.<\/p>\n<p>Fonte: Folha de Pernambuco<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>O m\u00e9todo permite a distin\u00e7\u00e3o r\u00e1pida de casos de Covid-19 e pneumonia com base em imagens radiol\u00f3gicas. Pesquisadores da UFPE desenvolveram um m\u00e9todo para agilizar o diagn\u00f3stico da Covid-19 atrav\u00e9s de imagens radiol\u00f3gicas. 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