Otimização da dose de luz de fotobiomodulação orientada ao paciente utilizando inteligência artificial

• Processo: 21/04548-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2021
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2023
• Área de conhecimento: Ciências Biológicas - Biofísica - Radiologia e Fotobiologia
• Pesquisador responsável: Thereza Cury Fortunato
• Beneficiário: Vagner Zeizer Carvalho Paes
• CNAE: Pesquisa e desenvolvimento experimental em ciências físicas e naturais
• Vinculado ao auxílio: 19/26782-1 - Programa para planejamento de dosimetria para tratamentos com terapia de fotobiomodulação, AP.PIPE
• Assunto(s): Inteligência artificial Aprendizado computacional Terapia a laser de baixa intensidade
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Distribuição de luz em tecidos biológicos | Fotobiomodulação | Inteligência Artificial | Fotobiomodulação

Resumo

Nos últimos anos, a fotobiomodulação para tratamento de dores crônicas vem demonstrando grande potencial na minimização da dor. Dentre os fatores importantes para o sucesso do tratamento, a dose de luz entregue é destacada por sua importância. Atualmente, a dose de luz é calculada a partir de fatores relacionados à interação da luz com o tecido biológico, tais como: absorção, espalhamento e índice de refração. Entretanto, estes fatores são de difícil medida e não há relatos suficientes na literatura para um embasamento de um cálculo de dose orientado ao paciente. Deste modo, a dose de luz é estimada de acordo com padrões de fatores de referência de interação luz-tecido disponíveis na literatura científica. Visando otimizar a dose de luz entregue para cada paciente, este projeto utilizará métodos de aprendizado de máquina para predizer indiretamente os fatores ópticos utilizados atualmente. Para isso, um banco de dados será construído utilizando características de cada paciente e o respectivo fator de melhora ou piora da dor em relação ao tratamento. A partir deste banco de dados, técnicas de aprendizado de máquina serão utilizadas para predizer a dose de luz ótima. Tornando o tratamento especializado para cada paciente.