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Uma plataforma digital online vai apoiar profissionais de saúde na identificação e diagnóstico da covid-19. A ferramenta em desenvolvimento na Petrec, empresa spin-off da Coppe/UFRJ, poderá ser instalada em unidades hospitalares afastadas dos grandes centros urbanos, que em geral não dispõem de profissionais especializados. Batizada de CovidScan, a plataforma reúne imagens sequenciais de tomografias pulmonares classificadas por tipo de patologia. O objetivo é facilitar o prognóstico médico. A comparação das imagens do pulmão do paciente com imagens previamente classificadas poderá colaborar com o médico no diagnóstico da doença e na tomada de decisão, seja pela internação imediata, ou tratamento mais adequado.  

Os pesquisadores da Petrec estão configurando um software, dotado de algoritmo de Inteligência Artificial, que filtra as imagens possibilitando identificar a doença com rapidez e precisão. O trabalho conta com a colaboração do professor Alexandre Evsukoff, do Laboratório de Métodos Computacionais em Engenharia (Lamce) da Coppe.

Segundo o CEO da Petrec, Josias Silva, a plataforma pode também ajudar no prognóstico de outras doenças pulmonares, e no futuro ter o seu uso ampliado. “Nosso objetivo é oferecer uma ferramenta que possibilite democratizar o atendimento à população, apoiando profissionais não especializados. Queremos contribuir, de forma efetiva, para suprir a carência das unidades por especialistas e colaborar com os profissionais de saúde no atendimento à população”, ressaltou o CEO da Petrec.

Selecionado em primeiro lugar no edital “Soluções inovadoras para o combate à Covid-19”, da Financiadora de Estudos e Projetos (Finep), o projeto foi contemplado com o valor de R$ 1.249.500,00. O edital faz parte da seleção pública do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações (MCTIC), com recursos de subvenção econômica à inovação, concedidos por meio do Fundo Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (FNDCT).

Como funciona a plataforma

No banco de dados da plataforma, o algoritmo processa imagens que apresentam características semelhantes às do pulmão do paciente que está sendo consultado. A comparação das imagens contribui com o médico no diagnóstico da doença pulmonar, que pode indicar Covid-19 ou outra enfermidade. Além disso, o software disponibilizará um conjunto de imagens que tornará possível verificar e quantificar o percentual do pulmão que já está impactado, se a doença está aumentando ou diminuindo. A estimativa é que o processo de avaliação seja realizado em menos de 30 minutos, a partir da inserção das imagens da tomografia do paciente no sistema.

Para que cumpra sua missão, o algoritmo se baseia na técnica de aprendizado de máquina (machine learning). A equipe da Petrec, que conta com um médico radiologista, está montando o banco de dados com imagens já disponíveis em sites específicos e classificadas pelo tipo de patologia. As informações estão sendo processadas de forma a serem utilizadas no aprendizado do algoritmo.

Segundo Josias, o banco contará com mais de 600 imagens segmentadas, e que cada uma dessas tomografias tem, em média, 300 fatias (slices), o que vai gerar, no mínimo, 180 mil informações cruzadas.

“A partir de imagens segmentadas pelos especialistas, o algoritmo executa a rede de treinamento do código de Deep Learning, como é conhecido tecnicamente. Nesse processo, as imagens são separadas para testes de performance, nos quais os percentuais de acertos são analisados. Posteriormente, são realizados os “voos cegos”, que nada mais é do que a aplicação do algoritmo em um conjunto de imagens diferentes daquelas que foram usadas no treinamento. Esse processo de aprendizado ocorre de forma constante”, explica o CEO da Petrec.

De acordo com Alexandre Evsukoff, que atua como coordenador técnico da área de Ciência de Dados e Inteligência Artificial do Lamce, da Coppe, o ajuste de um modelo de reconhecimento de padrões em imagens é um processo que exige horas em plataformas de processamento de alto desempenho. Mas a execução do modelo é rápida. Uma vez ajustada pode ser utilizada em um computador comum.

Empreendedorismo e interdisciplinaridade: do petróleo à saúde

As técnicas empregadas pela equipe da Petrec nesse projeto foram adaptadas para serem aplicadas na área de saúde. Elas costumam ser utilizadas na gestão de dados geológicos, geofísicos, petrofísicos e geoquímicos de reservatórios de petróleo, por meio da plataforma web Rocklab Digital.

Empresa graduada pela Incubadora de Empresas da Coppe em 2019, hoje spin-off instalada no Parque Tecnológico da UFRJ, a Petrec atua no setor de Óleo e Gás desde que foi criada, em 2003. Sua expertise é em análise de tomografia de rochas de petróleo com uso de Inteligência Artificial.

Josias criou a empresa motivado pela ideia de implementar e levar para o mercado as tecnologias que começou a desenvolver durante o mestrado, no Programa de Engenharia de Civil da Coppe, onde também concluiu o doutorado. As pesquisas eram realizadas e testadas no Laboratório Multidisciplinar de Modelagem (Lab2M) da instituição.

A natureza empreendedora de Josias o levou a participar do processo de seleção que levou a Petrec a ingressar na Incubadora de Empresas da Coppe, em 2013, já preparada para oferecer às petrolíferas novas soluções de imagens sísmicas, incluindo técnicas voltadas para os reservatórios do pré-sal, uma raridade na ocasião. Uma das inciativas foi a criação da plataforma Rocklab Digital, que a partir de financiamento via unidade Embrapii-Coppe, em 2016, incorporou novas funções. Entre elas estão a de visualização 2D e 3D, e de processamento e análise digital de rochas do pré-sal brasileiro, cujos dados são apresentados em um ambiente georreferenciado. O projeto foi executado em parceria com a equipe do Lab2M, associado ao Lamce. Ambos são coordenados pelo professor Luiz Landau, do Programa de Engenharia Civil da Coppe, que têm liderado pesquisas multidisciplinares que resultam em tecnologias aplicadas a diversas áreas do conhecimento, incluindo agora a da Saúde.

Josias confessa estar orgulhoso do desempenho da equipe que contribuiu para que o projeto obtivesse a melhor pontuação no edital da Finep, que envolveu empresas de alto nível. E também por ter a oportunidade de contribuir para o combate à covid-19 e outras doenças pulmonares, por meio de uma empresa voltada para óleo e gás.

Os laboratórios da Coppe são verdadeiros celeiros de empresas de alta tecnologia. Até agosto de 2.020, já totalizavam 146 startups criadas por alunos, ex-alunos e pesquisadores da Coppe, das quais mais de dez tiveram origem no âmbito do próprio Lamce, a exemplo da Petrec.

 

 

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