Solução de Inteligência Artificial para o Apoio ao Diagnóstico e Triagem de Exames de Tomografia de Crânio

• Processo: 24/10437-1
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2027
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Biomédica - Engenharia Médica
• Pesquisador responsável: Daniel Aparecido Vital
• Beneficiário: Daniel Aparecido Vital
• Empresa: Harpia Health Solutions Ltda
• CNAE: Atividades de atendimento hospitalar ; Atividades de serviços de complementação diagnóstica e terapêutica ; Atividades de apoio à gestão de saúde
• Município: São José dos Campos
• Pesquisadores principais: Catarina Cardoso Reis
• Auxílio(s) vinculado(s): 24/23395-5 - Solução de Inteligência Artificial para o Apoio ao Diagnóstico e Triagem de Exames de Tomografia de Crânio, AP.PIPE
• Bolsa(s) vinculada(s): 25/00022-1 - Solução de inteligência artificial para o apoio ao diagnóstico e triagem de exames de tomografia de crânio, BP.PIPE
• Assunto(s): Acidente vascular cerebral Inteligência artificial Diagnóstico por imagem
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Acidente Vascular Cerebral | Diagnóstico Neurológico | Inteligência Artificial | Tomografia Computadorizada de Crânio | triagem médica | Imagens médicas

Resumo

O Acidente Vascular Cerebral (AVC) é uma das principais causas de morte e incapacidade no Brasil e no mundo. Segundo o Ministério da Saúde, o Brasil registra cerca de 400 mil novos casos de AVC por ano, resultando em aproximadamente 100 mil mortes anuais. Além disso, uma em cada seis pessoas terá um AVC ao longo da vida, e cerca de 70% dos sobreviventes ficam com sequelas que comprometem a capacidade de realizar atividades cotidianas. A Tomografia Computadorizada (CT) de crânio é o exame de escolha para o diagnóstico rápido e preciso de condições neurológicas como o AVC, sendo fundamental para a definição do tratamento adequado. Estima-se que, no Brasil, são realizados mais de 6 milhões de exames de CT de crânio anualmente, refletindo a alta demanda por diagnósticos neurológicos ágeis e precisos. O diagnóstico rápido é crucial para o tratamento eficaz do AVC, reduzindo significativamente as sequelas e a mortalidade. A janela terapêutica para intervenções como a trombólise é extremamente curta, geralmente até 4,5 horas desde o início dos sintomas. Como a ampla maioria dos exames de CT de crânio para casos de AVC é realizada em caráter de urgência nos hospitais, um diagnóstico correto, incluindo a compreensão exata da área afetada, é crucial para determinar o protocolo de atendimento adequado e iniciar o tratamento correto o mais rápido possível. Contudo, estudos apontam atrasos e incoerências no diagnóstico devido à jornada exaustiva dos profissionais e à escassez de especialistas qualificados em regiões mais afetadas para atender os casos de urgência. Para contornar essa situação e mitigar os riscos, soluções computacionais baseadas em Inteligência Artificial vêm sendo desenvolvidas e aplicadas para evidenciar informações em exames de imagens médicas. Por trazerem informações adicionais, precisas e objetivas, essas soluções estão cada vez mais presentes no atendimento hospitalar, possibilitando aumentar a velocidade e precisão diagnóstica, além de apoiar a tomada de decisões clínicas. Desta forma, o objetivo geral deste projeto é desenvolver uma solução computacional baseada em IA para triagem e apoio ao diagnóstico de exames de Tomografia de Crânio, focada na detecção e análise de condições neurológicas. A ferramenta será constituída de uma série de métodos e modelos computacionais que serão pesquisados, desenvolvidos e aperfeiçoados pela equipe de desenvolvimento, visando detectar e analisar hemorragias, identificar AVC isquêmico e fornecer avaliação de ASPECTS, detectar aneurismas cerebrais e identificar fraturas cranianas. Como resultado, visamos transformar o panorama do diagnóstico neurológico no Brasil, melhorando significativamente os resultados dos pacientes, com potencial de salvar vidas, reduzir incapacidades e otimizar recursos hospitalares, atendendo a uma necessidade crítica em saúde pública. (AU)