Pesquisadores da Universidade Federal Fluminense (UFF) desenvolveram uma ferramenta de inteligência artificial capaz de identificar indícios de enfisema pulmonar e câncer de pulmão em exames de tomografia computadorizada. Batizado de ChestFinder, o sistema é treinado para reconhecer padrões visuais e textuais em imagens médicas e laudos clínicos, contribuindo para o diagnóstico precoce dessas doenças silenciosas e potencialmente graves.
O projeto foi iniciado há cerca de dois anos no Hospital Universitário Antônio Pedro, em Niterói (RJ), e já apresentou resultados promissores, com alta acurácia e sensibilidade na detecção de possíveis alterações pulmonares. A iniciativa é liderada por pesquisadores do Instituto de Computação da UFF, em colaboração com o Departamento de Radiologia da universidade.
“É importante ressaltar que a ferramenta não fornece um diagnóstico, ela apresenta uma possível indicação que deve ser avaliada por um profissional”, destaca o professor Daniel de Oliveira, um dos coordenadores do estudo. “Com essa indicação prévia, o paciente pode ser encaminhado mais rapidamente para acompanhamento especializado, o que favorece o diagnóstico precoce.”
Detecção mesmo em exames com outros focos
Segundo a professora Cristina Asvolins, do Departamento de Radiologia da UFF, a ferramenta pode detectar sinais de doenças pulmonares mesmo quando não são o objetivo principal do exame. Isso pode ocorrer, por exemplo, em atendimentos de emergência, nos quais uma tomografia de tórax é feita para avaliar outra condição, mas revela incidentalmente a presença de nódulos suspeitos ou enfisema.
A tecnologia, ainda em fase de desenvolvimento, poderá ser compartilhada publicamente por meio de repositórios digitais, permitindo sua adoção por hospitais que já digitalizam laudos e exames. O sistema também possibilita que médicos comparem casos semelhantes e identifiquem padrões clínicos relevantes para cada paciente.
Redução de custos e ampliação do acesso
A inteligência artificial pode representar um avanço tanto no ponto de vista clínico quanto econômico, segundo os especialistas envolvidos no projeto. Diagnósticos mais rápidos e precisos reduzem o tempo de espera por tratamento e podem minimizar a necessidade de intervenções mais agressivas e caras, especialmente em fases avançadas da doença.
“O vício em tabaco é um grave problema de saúde pública, econômico e social”, ressalta Cristina Asvolins. “Qualquer intervenção que melhore o diagnóstico precoce será benéfica. Descobrir um câncer de pulmão no início, por exemplo, amplia as chances de tratamento e reduz os custos para o paciente e para a rede de saúde.”
O professor Marcos Bedo, também do Instituto de Computação da UFF, integra a equipe responsável pelo desenvolvimento da ferramenta, que tem potencial de impacto relevante no sistema de saúde pública brasileiro ao ampliar o acesso a diagnósticos precoces com apoio da tecnologia.
