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Aplicação clínica de ferramentas de inteligência artificial ao auxílio diagnóstico em imagens de radiografia simples do tórax

Resumo

A radiografia simples (RX) do tórax representa na maioria das situações o primeiro exame radiológico na avaliação das doenças torácicas e pulmonares. Grande parte das doenças bronco pulmonares se apresentam no RX como opacidades, como é o caso da tuberculose, infecções fúngicas, doenças intersticiais pulmonares, câncer de pulmão e as pneumonias virais. Estas doenças apresentam alta morbimortalidade e necessitam de investigação complementar, com tomografia computadorizada (TC) e/ou exame laboratoriais. Apesar de ser considerado um exame simples, a interpretação acurada do RX de tórax requer experiência. Além disso, muitas vezes há ausência de profissionais especialistas no local de realização do exame ou estes estão sobrecarregados pelo grande volume de exames. Por isso, nos últimos anos, ferramentas de auxílio computadorizado ao diagnóstico (CAD, do inglês "computed aided diagnosis/detection") têm sido criadas para ajudar na detecção das alterações nos exames de imagem, na interpretação dos achados e no fluxo de trabalho dos serviços de saúde. Para tanto, tem-se destacado o desenvolvimento de ferramentas de inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Desta maneira, o objetivo deste estudo é verificar a aplicabilidade clínica de ferramentas de CAD desenvolvidas na instituição, com recursos de IA utilizando aprendizado profundo e redes neurais convolucionais, para auxílio diagnóstico em imagens de RX do tórax, com foco na detecção e classificação das principais doenças pulmonares que cursam com opacidades radiográficas e requerem prosseguimento da investigação. Espera-se que estas ferramentas auxiliem a identificar as opacidades pulmonares, a sugerir o provável diagnóstico da doença e a reconhecer diferentes padrões ou classes das doenças avaliadas. (AU)

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