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LivIA - ferramenta de auxílio ao diagnóstico de lesões hepáticas

Processo: 19/05723-7
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
Vigência: 01 de fevereiro de 2020 - 30 de abril de 2022
Área do conhecimento:Ciências da Saúde - Medicina - Radiologia Médica
Convênio/Acordo: FINEP - PIPE/PAPPE Subvenção
Pesquisador responsável:Luis Gustavo Rocha Vianna
Beneficiário:Luis Gustavo Rocha Vianna
Empresa Sede: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
Município: São Paulo
Pesquisadores associados:Marco Antonio Gutierrez ; Ricardo Di Lazzaro Filho ; Suzane Kioko Ono
Vinculado ao auxílio:17/15770-7 - Desenvolvimento de algoritmo de inteligência artificial para auxílio no diagnóstico de lesões hepáticas, AP.PIPE
Bolsa(s) vinculada(s):21/04762-9 - LivIA: ferramenta de auxílio ao diagnóstico de lesões hepáticas, BP.TT
21/04199-2 - LivIA: ferramenta de auxílio ao diagnóstico de lesões hepáticas, BP.TT
20/07411-0 - LivIA: ferramenta de auxílio ao diagnóstico de lesões hepáticas, BP.TT
+ mais bolsas vinculadas 20/05312-4 - LivIA: ferramenta de auxílio ao diagnóstico de lesões hepáticas, BP.TT
20/01079-3 - LivIA: ferramenta de auxílio ao diagnóstico de lesões hepáticas, BP.TT
20/00037-5 - LivIA: ferramenta de auxílio ao diagnóstico de lesões hepáticas, BP.PIPE - menos bolsas vinculadas
Assunto(s):Inteligência artificial  Tomografia computadorizada  Rede nervosa  Hepatopatias  Diagnóstico 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Detecção Automatizada de Lesões | Inteligência Artificial | Lesões hepáticas | Redes neurais | Tomografia computadorizada | Inteligência Artificial em Radiologia

Resumo

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)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
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)

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