Pesquisa da UFMG propõe uso de inteligência artificial para diagnóstico mais preciso da tuberculose

Postado em: 27/08/2024 | Por: Emerson Alves

Uma nova abordagem para o diagnóstico da tuberculose, utilizando inteligência artificial (IA), promete aumentar a precisão da baciloscopia, tornando o processo mais eficiente e menos dependente da experiência do profissional.

Pesquisadores da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) desenvolveram um método inovador para o diagnóstico de tuberculose, que utiliza inteligência artificial para aprimorar a acurácia da baciloscopia, o método mais comumente empregado para identificar a doença. No processo tradicional, a observação e contagem dos bacilos que causam a infecção é feita manualmente por um técnico usando um microscópio, um procedimento que pode ser subjetivo e dependente da experiência do profissional.

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Inteligência artificial no diagnóstico da tuberculose

A pesquisa foi conduzida por Thales Francisco Mota Carvalho, analista de sistemas e professor da Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM), durante seu doutorado no Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica da UFMG. O estudo utilizou técnicas avançadas de deep learning e redes neurais convolucionais, que são eficazes no reconhecimento de padrões em imagens, para localizar e contar bacilos em amostras utilizadas na baciloscopia.

Os testes realizados no Laboratório de Micobactérias da Faculdade de Medicina da UFMG foram considerados satisfatórios, demonstrando que o uso da IA pode acelerar significativamente o processo de diagnóstico e reduzir o cansaço do técnico que realiza o exame. Com essa ferramenta, o profissional recebe uma prévia automatizada dos resultados que irá encontrar, o que facilita a detecção precisa dos bacilos.

Próximos passos e implementação no SUS

Após os resultados promissores obtidos em laboratório, a próxima etapa da pesquisa envolve a ampliação dos testes para outros centros no Brasil, com o objetivo de disponibilizar essa tecnologia para o Sistema Único de Saúde (SUS). A expectativa é que, com a adoção desse método, o diagnóstico da tuberculose possa ser realizado de maneira mais rápida e precisa, contribuindo para um tratamento mais eficaz da doença.

A tuberculose, causada pela bactéria Mycobacterium tuberculosis, é uma doença infecciosa grave transmitida por via respiratória. De acordo com o Ministério da Saúde, aproximadamente 80 mil casos de tuberculose são notificados anualmente no Brasil, destacando a importância de métodos de diagnóstico mais eficientes.

Estudo interdisciplinar e colaboração

O estudo foi realizado sob a orientação do professor Frederico Gadelha Guimarães, com coorientação da professora Silvana Spíndola de Miranda, do Departamento de Clínica Médica da Faculdade de Medicina, e do professor Ricardo de Oliveira Duarte, do Departamento de Engenharia Eletrônica da UFMG. A pesquisa também contou com a parceria da Fundação Ezequiel Dias (Funed) e a participação do professor João Victor Gomide, da Universidade Fumec.

Esse projeto é um exemplo de como a interdisciplinaridade e a colaboração entre diferentes áreas do conhecimento, como engenharia elétrica e medicina, podem levar a avanços significativos na área da saúde. A aplicação de IA no diagnóstico de doenças como a tuberculose não só otimiza o trabalho dos profissionais de saúde, como também tem o potencial de salvar vidas ao possibilitar um tratamento mais ágil e eficaz.

Os resultados dessa pesquisa também foram apresentados em um episódio do programa “Aqui tem ciência”, produzido pela UFMG, que explora os estudos realizados na universidade em diversas áreas do conhecimento. O programa destaca a importância da inovação e da pesquisa acadêmica na resolução de problemas de saúde pública, como o combate à tuberculose.