O projeto teve a duração de cinco meses e foi financiado pela linha RESEARCH4COVID-19, da Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT), em 29.000€.
Um grupo de investigadores do Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência (INESC TEC), em colaboração com médicos radiologistas do Centro Hospitalar de Vila Nova de Gaia/Espinho (CHVNGE) e da Administração Regional de Saúde do Norte (ARS Norte) desenvolveu um sistema de diagnóstico assistido por computador, que identifica características radiológicas da COVID-19 em imagens de raio-X torácico.
Esta ferramenta pode ajudar a definir a estratégia de tratamento do doente, funcionando como uma segunda opinião para os radiologistas ou outros clínicos não especialistas na análise destas imagens.
O algoritmo desenvolvido pelo INESC TEC tem como base métodos de aprendizagem profunda (“deep learning”). O sistema aprende automaticamente as características mais relevantes da imagem para o diagnóstico. Para tal, é analisada uma grande quantidade de imagens representativas das diferentes manifestações da COVID-19, mas também de pacientes saudáveis ou com outras patologias.
Com dados suficientes, as características da imagem aprendidas tornam-se representativas da patologia em geral, permitindo, assim, o diagnóstico automático.
Já existem diversos estudos sobre a utilização de sistemas de apoio ao diagnóstico médico nestas situações, mas a sua aplicabilidade clínica ainda não tinha sido testada. Neste projeto foi feita uma simulação de ambiente clínico para teste dos modelos desenvolvidos.
O projeto CXR_AI4COVID-19 teve a duração de cinco meses e foi financiado pela linha RESEARCH4COVID-19, da Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT), em 29.000€.
