Visão computacional, mineração de dados e aprendizado de máquinas são recursos usados para detectar padrões associados ao coronavírus nas pessoas, diz Anthony Lins, membro do Instituto dos Engenheiros Elétricos e Eletrônicos (IEEE). Pacientes com suspeita de Covid-19 apresentam febre, dor de cabeça, diarreia e outros sintomas que podem ser confundidos com várias doenças.
Lins, também docente da Universidade Católica de Pernambuco, colaborou com um grupo de especialistas que criaram um programa de computador, baseado em diversas abordagens da Inteligência Artificial – visão computacional, mineração de dados e aprendizado de máquinas – para dar suporte, agilidade e precisão ao diagnóstico médico.
“Inserimos nesta ferramenta os dados coletados pelos exames do paciente a fim de identificar os padrões típicos da infecção por coronavírus. Desta forma, o programa consegue informar em minutos a taxa de probabilidade de a pessoa ter contraído a Covid-19, o que contribui para a tomada de decisão do médico”, esclarece.
O membro do IEEE explica que a solução tecnológica examina o material da coleta viral de nasofaringe realizada pelo swab nasal, detecta possíveis marcadores encontrados no teste RT-PCR, analisa dados contidos no hemograma completo e investiga se as lesões detectadas em radiografias e tomografia são compatíveis com as provocadas pelo novo coronavírus. Desta forma, a ferramenta consegue avaliar o potencial da pessoa de ter Covid-19.
Para realizar esta tarefa, os recursos de visão computacional analisam os exames de imagem. A mineração de dados averigua se os padrões encontrados foram marcados como sendo de Covid-19. E o aprendizado de máquinas dá ao computador a habilidade de perceber esses padrões. Trabalhando juntas, essas tecnologias ajudam a identificar a infecção no paciente e dar suporte ao diagnóstico.
