Inteligência artificial ajuda a detectar doença de Chagas por fotos de celular

Cientistas brasileiros inventaram um método para detectar a doença de Chagas usando celulares e inteligência artificial, reduzindo o custo e facilitando o processo de obtenção de imagens para o exame. O Trypanosoma cruzi, protozoário causador da doença, pôde ser identificado em imagens de amostras de sangue obtidas com um celular e analisadas em microscópio óptico com auxílio de IA.

A ideia surgiu quando um dos imunologistas do estudo, Helder Nakaya, percebeu a dificuldade que surgiu no Instituto Evandro Chagas com a aposentadoria de um dos melhores microscopistas da entidade, já que seu conhecimento em identificar cepas de outro protozoário, a Leishmania, seria perdido . . Desenvolver métodos mais fáceis de identificar microrganismos, então, tornou-se seu objetivo.

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Imagem microscópica do Trypanosoma cruzi, protozoário causador da doença de Chagas (Imagem: CDC/Myron G. Schultz)

desenvolvendo o método

Reunindo uma equipe de especialistas tanto na doença quanto em inteligência artificial, foi então desenvolvido um algoritmo, publicado na última sexta-feira (25) na revista científica PeerJ, com apoio da FAPESP. Normalmente, a doença de Chagas é diagnosticada pela análise de amostras de sangue por microscopistas treinados para detectar o parasita responsável. Como requer um microscópio profissional, o método é caro e de difícil acesso para populações de baixa renda.

Por meio de aprendizado de máquina, então, os cientistas fizeram um algoritmo que detecta e conta tripomastigotas do protozoário em questão com base em imagens obtidas por câmeras de celulares. Para o estudo, micrografias de amostras de esfregaço de sangue foram reunidas em imagens de 12 megapixels e parâmetros de forma, tamanho, cor e textura do T. cruzi com base em 1.314 espécimes.

Por meio de treinamento e teste com a abordagem algorítmica random forest, os resultados atingiram uma precisão de 87,6% e uma sensibilidade de 90,5% na detecção do protozoário, automatizando o processo. A ideia é gerar a imagem e analisá-la em microscópios que possam ser enviados a lugares remotos do Brasil, para que o próprio aplicativo informe a existência ou não da doença de Chagas na amostra.

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O uso de microscópios é necessário para a detecção do protozoário, que mesmo com o novo método, é um problema a ser considerado pelas autoridades de saúde (Imagem: Yassine Khalfalli/Unsplash)

Isso também exigirá um microscópio robusto e de baixo custo, dizem os cientistas. A proposta deles é tornar o algoritmo open source, para que toda a comunidade científica possa contribuir com dados e recursos, e até adaptar o método para outros exames que necessitem de imagens, como amostras de fezes, biópsias e colposcopias.

A Organização Mundial da Saúde (OMS) classifica a doença de Chagas como uma das doenças tropicais negligenciadas. É uma condição infecciosa crônica, prevenida pelo controle de seu vetor, o barbeiro. Todos os anos, cerca de 30.000 pessoas são infectadas em áreas endêmicas das Américas, com uma média de 14.000 mortes.

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