Estudo comparativo sobre a interpretação do ultrassom do pulmão entre a inteligência artificial e a interpretação do novato para o clínico avançado

• Processo: 18/09356-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Vigência (Início): 01 de novembro de 2018
• Vigência (Término): 31 de julho de 2019
• Área do conhecimento: Ciências da Saúde - Medicina - Clínica Médica
• Pesquisador responsável: Thiago Martins Santos
• Beneficiário: Amanda Kaori Ito
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências Médicas (FCM). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Serviços médicos de emergência Inteligência artificial Ultrassonografia Pulmão Diagnóstico clínico Pessoal de saúde
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Inteligência Artificial | Ultrassom point-of-care | Ultrassom pulmonar | Emergências

Resumo

O Ultrassom pulmonar (USP) é uma técnica de avaliação clínica que remonta quase 30 anos. No entanto, sua importância e sua utilidade foi claramente estabelecida somente na última década. Apesar de a radiologia tradicional ter aplicações relativamente restritas para a sua utilização, outras áreas do conhecimento médico têm se apropriado do USP para a avaliação de pacientes à beira do leito. Dá-se o nome de ultrassonografia point of care a esta modalidade de avaliação simplificada e baseada em uma pergunta clínica específica. O exame é feito à beira leito pelo médico assistente, sendo que os achados auxiliam na interpretação de diversos processos patológicos, tanto pulmonares como extra-pulmonares. Pelo fato de não ter radiação ionizante, portabilidade mantida e muito menor custo do que o raio-x do tórax plano, o ultrassom é a única modalidade de imagem viável ao lado da cama na maioria dos locais ao redor do mundo. No entanto, enquanto a ultrassonografia pulmonar não é uma aplicação complexa, é necessária experiência para interpretar com precisão os achados e integrá-los ao processo de tomada de decisão clínica no leito do paciente. Esta limitação pode ser superada com a automação, o que permitiria o uso do ultrassom de uma forma que independa (ou dependa muito pouco) de treinamento específico. Objetivos: Comparar a precisão diagnóstica da inteligência artificial com a interpretação do novato ao clínico avançado, a partir de imagens de ultrassom pulmonar obtidas em pacientes atendidos nas unidades de emergência e cuidados intensivos do HC UNICAMP. Métodos: Serão selecionados pacientes atendidos pelo Serviço de Emergência e Unidade de Terapia Intensiva do HC UNICAMP. As imagens de ultrassom pulmonares obtidas serão analisadas por três grupos: fisioterapeutas envolvidos no projeto de capacitação de realização de ultrassom pulmonar ("Capacitação para realização da ultrassonografia pulmonar e interpretação de imagens por fisioterapeutas que atuam em Unidade de Terapia Intensiva"); profissionais médicos e pelo algoritmo da inteligência artificial da máquina de ultrassom desenvolvida pela empresa EchoNous. Será realizada uma comparação entre a análise dos três grupos (do novato ao clínico) a partir da avaliação de parâmetros estabelecidos pelos protocolos BLUE ("Bedside lung ultrasound in emergency") e SLESS ("Simplified Lung Edema Scoring System"). Resultados esperados: Esperamos que a acurácia diagnóstica da inteligência artificial seja semelhante à de profissionais médicos, do novato ao clínico avançado.