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LivIA: a tool for diagnostic aid for hepatic lesions

Grant number: 20/00037-5
Support Opportunities:Scholarships in Brazil - Innovative Research in Small Business - PIPE
Start date: February 01, 2020
End date: January 31, 2022
Field of knowledge:Health Sciences - Medicine - Medical Radiology
Principal Investigator:Luis Gustavo Rocha Vianna
Grantee:Luis Gustavo Rocha Vianna
Company:Machiron Desenvolvimento de Sistemas Ltda
CNAE: Desenvolvimento de programas de computador sob encomenda
Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador customizáveis
Tratamento de dados, provedores de serviços de aplicação e serviços de hospedagem na internet
Associated research grant:19/05723-7 - LivIA - a tool for diagnostic aid for hepatic lesions, AP.PIPE

Abstract

Há uma motivação mercadológica e uma tendência ao desenvolvimento de novas tecnologias para melhorar a Medicina Diagnóstica, em especial, utilizando Inteligência Artificial (IA). Deste modo, a MaChiron foi criada com o objetivo de promover soluções computacionais em diversas áreas da saúde seguindo as necessidades do mercado dos hospitais, convênios médicos e laboratórios brasileiros. A iniciativa deste projeto surgiu no setor de Hepatologia do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (HC-FMUSP), em virtude da demanda crescente no seguimento de pacientes em risco para Carcinoma Hepatocelular (CHC), juntamente com a realização mensal de um expressivo número de Tomografias Computadorizadas (TC) para a detecção precoce desta patologia. Nesse contexto, a ferramenta LivIA a ser desenvolvida agilizará o processo de laudo de exames, indicando quais pacientes possuem nódulos suspeitos para Câncer, de forma que esses exames sejam avaliados prioritariamente no fluxo de trabalho do serviço de radiologia do hospital. Durante a fase 1 do programa do PIPE, a MaChiron desenvolveu uma plataforma para hospedar o banco de dados necessário para o treinamento do algoritmo. Para popular o banco a partir dos exames de TC fornecidos pelo Instituto de Radiologia (InRad-HC/USP), dois radiologistas estão criando laudos e máscaras de gabarito seguindo os padrões utilizados nas competições promovidas pela área acadêmica. Paralelamente, estamos desenvolvendo o algoritmo de segmentação automática do fígado e suas lesões utilizando os dados públicos. Nesta fase de estudo da viabilidade do produto, obtivemos resultados positivos. Atualmente já conseguimos identificar o fígado nos exames do HC já cadastrados na plataforma. O algoritmo de segmentação das lesões estão em fase de validação. Na área acadêmica, estamos trabalhando em dois artigos: uma revisão de métodos de segmentação do fígado utilizando os dados do HC e uma descrição do desenvolvimento do banco de dados. Com o treinamento de empreendedorismo, estruturamos o nosso modelo de negócios e adaptamos a nossa plataforma para atender as necessidades de nossos clientes. Durante a segunda fase do PIPE, nossos objetivos incluem aumentar o número de exames no banco de dados, desenvolver o classificador de lesões, gerar um pré-laudo indicando as principais características dos exames e associar um valor de risco de CHC para cada exame. Para todo o processo, teremos o acompanhamento de médicos radiologistas para avaliar os resultados. O Hospital das Clínicas se disponibilizou a nos ajudar a criar um ambiente de homologação para que o algoritmo seja validado e inserido no fluxo hospitalar. A LivIA é uma ferramenta que traz diversos benefícios tanto para organizações de saúde pública e privada, quanto aos pacientes. Entre as vantagens, destaca-se a obtenção de laudos completos em menos tempo, priorização de pacientes de acordo com o grau de risco, economia de gastos com pacientes internados sem necessidade, padronização de laudos e auxílio para segunda opinião médica. (AU)

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Scientific publications
(References retrieved automatically from Web of Science and SciELO through information on FAPESP grants and their corresponding numbers as mentioned in the publications by the authors)
ROCHA, BRUNO ARAGAO; FERREIRA, LORENA CARNEIRO; ROCHA VIANNA, LUIS GUSTAVO; GOMES FERREIRA, LUMA GALLACIO; MARTINS CICONELLE, ANA CLAUDIA; DA SILVA NORONHA, ALEX; MARTINS CORTEZ FILHO, JOAO; LIMA NOGUEIRA, LUCAS SALUME; ROCHA SAMPAIO LEITE, JEAN MICHEL; DA SILVA FILHO, MAURICIO RICARDO MOREIRA; et al. Contrast phase recognition in liver computer tomography using deep learning. SCIENTIFIC REPORTS, v. 12, n. 1, p. 12-pg., . (20/01079-3, 20/00037-5, 21/04199-2, 19/05723-7, 20/07411-0)
BRUNO ARAGÃO ROCHA; LORENA CARNEIRO FERREIRA; LUIS GUSTAVO ROCHA VIANNA; ANA CLAUDIA MARTINS CICONELLE; JOÃO MARTINS CORTEZ FILHO; LUCAS SALUME LIMA NOGUEIRA; MAURÍCIO RICARDO MOREIRA DA SILVA FILHO; CLAUDIA DA COSTA LEITE; CESAR HIGAR NOMURA; GIOVANNI GUIDO CERRI; et al. Development of HepatIA: A computed tomography annotation platform and database for artificial intelligence training in hepatocellular carcinoma detection at a Brazilian tertiary teaching hospital. Clinics, v. 79, . (20/07411-0, 20/00037-5, 19/05723-7)