Inteligência artificial no auxílio do diagnóstico precoce da Hanseníase na comunidade pelo Questionário de Suspeição de Hanseníase (QSH)

• Processo: 20/03157-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2020
• Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2020
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Medicina - Clínica Médica
• Pesquisador responsável: Marco Andrey Cipriani Frade
• Beneficiário: Mateus Mendonça Ramos Simões
• Instituição Sede: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
• Assunto(s): Dermatologia Hanseníase Inteligência artificial Algoritmos Probabilidade aplicada Teorema de Bayes Diagnóstico clínico Avaliação clínica Inquéritos e questionários
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: diagnóstico | Hanseníase | Inteligência Artificial | Probabilidade | Teorema de Bayes | Dermatologia

Resumo

Sintomas de doenças parecidas à Hanseníase têm sido relatados desde tempos muito antigos na China. A Hanseníase é definida como doença infectocontagiosa de caráter crônico, com manifestações dermatoneurológicas e alto poder incapacitante. O Brasil possui uma alta carga para a doença, com 12,2 casos detectados para cada 100 mil habitantes, colocando-o em segundo lugar no mundo, atrás somente da Índia. Apesar de o Brasil estar alinhado a estratégia da OMS para diminuir a carga da doença no país, o diagnóstico da hanseníase ainda é tardio, com muitos casos de pacientes já apresentando incapacidade. Em países endêmicos como o Brasil a situação pode ser ainda pior, com estimativas para a quantidade real de afetados pela Hanseníase entre 6 e 8 vezes o número de casos de novas detecções. Aproveitando a democratização da internet e dos smartphones, aos quais têm acesso 99,7% e 92% respectivamente dos brasileiros, torna-se interessante a criação de um aplicativo que faça uso de inteligência artificial (IA) para informar usuários sobre a doença e que ofereça um teste que forneça a probabilidade de eles terem hanseníase. Com o desenvolvimento de estudos na área de IA e Machine Learning, muitos softwares de diagnóstico médico usam o teorema de Bayes para dar um parecer. Com as pesquisas do professor Marco Frade e Fred Bernardes (2015/2019) em Jardinópolis (SP), a consequente consolidação do Questionário de Suspeição de Hanseníase (QSH) e as avaliações clínicas dos participantes (3241 QSHs dos quais 684 avaliados clinicamente), faz-se possível o uso de dados dos QSHs preenchidos durante as pesquisas e das avaliações para o desenvolvimento de um algoritmo computacional de IA com possibilidade de sua implementação como aplicativo (APP) aos aparelhos smartphones que poderão auxiliar na difusão de informações à comunidade sobre sinais e sintomas da hanseníase (educação em saúde) e no seu diagnóstico precoce.