Informações x Algoritmo: HU participa de estudo com inteligência artificial

Reportagem: Cláudia Neis 

Cascavel – O HU (Hospital Universitário) de Cascavel ingressa na próxima semana em um estudo desenvolvido por pesquisadores do Hospital Israelita Albert Einstein, com participação de cientistas do Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde da USP (Universidade de São Paulo), que elaboraram um algoritmo de inteligência artificial capaz de detectar quais pacientes estão infectados pelo novo coronavírus por meio de exames de sangue de rotina e de informações básicas da internação das pessoas nos hospitais. “É uma iniciativa muito válida e que pode auxiliar muito no diagnóstico dos pacientes, antes mesmo de se ter os resultados dos exames. Trata-se de enviar ao estudo um banco de dados de pacientes, com dados de exames já realizados, dados clínicos observados, sintomas e afins… esses dados serão analisados pelo algoritmo que vai conseguir identificar características comuns entre pacientes tanto que testam negativo quanto positivo para a doença, o que vai ajudar muito na ação das equipes médicas diante de pacientes que chegam aos hospitais”, explica o diretor administrativo do HU, Rodrigo Barcella, que é bioquímico.

Rodrigo destaca que, por ser um vírus novo e que age de forma diferente em cada paciente, é importante que se encontrem pontos em comum nos pacientes infectados. “O vírus surgiu há pouco tempo e não há nada concreto em relação à ação dele. Existem diversas pesquisas clínicas que buscam identificar tratamentos e cura. Nós também buscamos artifícios para auxiliar no diagnóstico e não depender somente dos exames. Até porque, com o mundo em busca da testagem do vírus, a compra desses testes e exames fica cada vez mais difícil e ter outra possibilidade que pode ser aliada é muito válido”.

Resultados

A pesquisa já apresenta resultados de 77% de acerto com relação ao diagnóstico de casos positivos e negativos se comparados com os exames de pacientes que tiveram diagnóstico pelo algoritmo. Mas, para que o algoritmo seja disponibilizado para hospitais de todo o País, é “preciso que se chegue a 90% de precisão no diagnóstico para que a ferramenta seja disponibilizada às unidades de saúde. Por isso é que vamos participar, o Hospital Universitário cumpre todos os requisitos para o envio dos dados e podemos ajudar no desenvolvimento dessa ferramenta, já que, quanto mais dados, mais preciso será o resultado do algoritmo”, avaliar o diretor.

A expectativa é de que o percentual necessário seja atingido nos próximos meses.

Caso de criança sem diagnóstico

Uma divergência entre o resultado dos dois tipos de testagem da covid-19 (teste rápido e PCR) realizados na menina de 11 anos que morreu no HU na última semana chama a atenção. O teste rápido identificou sinais de que a menina teria tido contato com o vírus, mas o PCR testou negativo.

Para sanar a dúvida, uma investigação clínica vai avalizar os sintomas e levar em conta a causa da morte (síndrome respiratória aguda grave).

A situação levanta dúvidas sobre a confiabilidade dos exames realizados. “É muito importante que se entenda a necessidade dos exames e testes para identificar a doença. Nenhum é 100% garantido, mas é preciso frisar que cada um deles deve ser realizado em um período específico em que o paciente apresenta os sintomas, pois tanto o teste rápido quanto o PCR podem não identificar o vírus no corpo do paciente caso sejam aplicados no período incompatível com a capacidade de diagnóstico deles. Foi isso o que ocorreu com a criança. Como não tínhamos informações concretas sobre o início dos sintomas, foram aplicados os dois procedimentos e, diante dessa divergência, o diagnóstico não pode descartar nenhum deles, por isso essa investigação clínica”, explicou Rodrigo.