Einstein e Siemens anunciam ferramenta de IA para detecção de esclerose múltipla
Objetivo é acelerar detecção da doença, ampliar o diagnóstico precoce e aperfeiçoar gestão médica da doença
Um projeto conjunto entre o Hospital Israelita Albert Einstein e a Siemens quer desenvolver um protótipo capaz de oferecer suporte aos radiologistas e neurologistas na identificação da esclerose múltipla usando inteligência artificial. A iniciativa, em execução há cerca de três meses, espera melhorar o encaminhamento dos pacientes para tratamento adequado nos primeiros estágios da doença.
A esclerose múltipla é uma condição neurológica crônica causada por inflamação e degeneração nos neurônios do sistema nervoso central. No Brasil, há cerca de 40 mil casos, média de 15 casos por 100 mil habitantes, de acordo com a Federação Internacional de Esclerose Múltipla e Organização Mundial da Saúde.
A doença não tem cura e geralmente afeta pessoas jovens, principalmente mulheres, com idades entre 20 e 40 anos. O tratamento consiste em atenuar os sintomas e retardar a progressão da doença, tornando a detecção precoce um fator fundamental.
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Com duração prevista de catorze meses, a iniciativa quer desenvolver um modelo de IA multimodal que integra dados de diversas fontes, incluindo imagens de ressonância magnética, laudos radiológicos e informações clínicas de prontuários eletrônicos. A ferramenta deverá gerar uma pontuação probabilística da doença, ajudando médicos a identificar precocemente potenciais casos.
Einstein e Siemens estão usando aprendizado de máquina multimodal, em que dados de diferentes modalidades são combinados antes de serem usados no treinamento de modelos de IA. O processo é semelhante ao método dos médicos, que utilizam informações de diversas fontes e modalidades antes de oferecer um diagnóstico.
“Este projeto incorpora o uso avançado de inteligência artificial para revolucionar a abordagem à medicina preventiva e diagnóstica, especialmente em doenças complexas como a esclerose múltipla”, diz Gilberto Szarf, gerente de pesquisa, inovação e novos negócios do Departamento de Diagnóstico por Imagem do Einstein.
“Ao aprimorar a precisão e a velocidade da detecção da doença, estamos não só antecipando o início dos tratamentos, mas também democratizando o acesso à saúde de alta qualidade. Isso representa um benefício imenso para os pacientes e estabelece um novo padrão para o setor de saúde”, complementa Rodrigo Demarch, diretor executivo de inovação do Einstein.
Riqueza de dados
Além da inteligência artificial, uma interface desenvolvida no projeto deverá permitir importação de dados manuais e a geração de relatórios detalhados, facilitando a tomada de decisões clínicas pelos médicos neurologistas. O Einstein será responsável por testar as funcionalidades da solução dentro do hospital.
Desde 2017, a área de inovação do Einstein busca criar soluções de software para o sistema de saúde. Também com a Siemens, em 2019, foi desenvolvido o Clinical Auto Coding, software que utiliza processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina para referenciar automaticamente os códigos da CID-10 (classificação internacional de doenças) com base em dados clínicos de pacientes, especialmente em oncologia.
O objetivo foi reduzir erros, custos e aumentar a eficiência do processo, tradicionalmente manual e suscetível a falhas. O projeto abrange os 50 domínios de CID mais frequentes na área de oncologia.
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