Pesquisa propõe uso da inteligência artificial no diagnóstico da tuberculose
Em fase de testes, nova abordagem para identificar a doença é tema do ‘Aqui tem ciência’, da Rádio UFMG Educativa, desta semana
![Foto: Thales Carvalho Interface do protótipo do sistema desenvolvido, simulando a detecção dos bacilos da tuberculose](https://ufmg.br/thumbor/_5xrK_dwXS49l80mGWiF3UD69dg=/663x45:1604x675/712x474/https://ufmg.br/storage/5/c/9/8/5c985a341032ba1bdb877c598adcb47e_17244159363333_1398856291.jpeg)
Um novo método para o diagnóstico de tuberculose, com o uso da inteligência artificial (IA), pode aumentar a acurácia da baciloscopia, técnica mais usada para identificar a doença atualmente. No exame convencional, o processo de observar e contar os bacilos causadores da infecção é realizado com o uso de um microscópio, e a precisão do resultado depende da experiência do profissional, que faz o trabalho manualmente.
A pesquisa foi desenvolvida pelo analista de sistemas Thales Francisco Mota Carvalho em seu doutorado no Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica da UFMG. Thales, que é professor da Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM), trabalhou com o deep learning, ou aprendizado profundo da máquina (em tradução livre), e vários modelos de redes neurais convolucionais, usadas no reconhecimento de padrões presentes em imagens, para localizar e contabilizar os bacilos presentes em amostras usadas na baciloscopia. O método oferece ao profissional uma prévia do que vai encontrar.
Os resultados dos testes em laboratório foram considerados satisfatórios: quando o examinador conta com o recurso da IA, o processo é mais rápido e menos cansativo para o técnico. Agora, a ideia é reforçar os testes, que foram realizados no Laboratório de Micobactérias da Faculdade de Medicina da UFMG, e posteriormente expandir para outros locais do país, tendo como meta disponibilizar essa tecnologia para o Sistema Único de Saúde (SUS).
Estudo interdisciplinar
O estudo foi realizado sob orientação do professor Frederico Gadelha Guimarães, do Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, e coorientação da professora Silvana Spíndola de Miranda, do Departamento de Clínica Médica da Faculdade de Medicina, e do professor Ricardo de Oliveira Duarte, do Departamento de Engenharia Eletrônica da UFMG. A pesquisa também envolve parceria com a Fundação Ezequiel Dias (Funed) e participação do professor João Victor Gomide, da Fumec.
A tuberculose é uma doença infecciosa transmissível, causada pela bactéria Mycobacterium tuberculosis. A transmissão se dá por via respiratória, pela eliminação de aerossóis produzidos durante a tosse, fala ou pelo espirro de uma pessoa infectada. Segundo o Ministério da Saúde, anualmente são notificados 80 mil casos no Brasil.
Saiba mais sobre a pesquisa no novo episódio do Aqui tem ciência:
![Foto: acervo pessoal Thales Carvalho: IA pode tornar diagnóstico da tuberculose mais rápido](https://ufmg.br/thumbor/YBzcClLmcr_TadbXAqjo6lnv708=/0x0:963x1477/352x540/https://ufmg.br/storage/f/6/4/a/f64abcb806d8a675c3139c46b7cd5356_17244326057145_514650207.jpeg)
Raio-x da pesquisa
Título: Técnicas de inteligência computacional aplicadas ao diagnóstico de tuberculose
O que é: Tese de doutorado que apresenta novo método para o diagnóstico de tuberculose, com o uso da inteligência artificial (IA) como ferramenta auxiliar para o trabalho humano no exame de baciloscopia.
Autor: Thales Francisco Mota Carvalho
Programa de Pós-graduação: Engenharia Elétrica
Orientador: Frederico Gadelha Guimarães
Coorientadores: Silvana Spíndola de Miranda e Ricardo de Oliveira Duarte
Ano de defesa: 2023
O episódio 181 do Aqui tem ciência tem produção e apresentação de Júlia Rhaine, edição de Alessandra Ribeiro e trabalhos técnicos de Cláudio Zazá. O programa é uma pílula radiofônica sobre estudos realizados na UFMG e abrange todas as áreas do conhecimento. A cada semana, a equipe da emissora apresenta os resultados de uma pesquisa desenvolvida na Universidade.
O programa vai ao ar na frequência 104,5 FM e na página da emissora, às segundas, às 11h, com reprises às sextas, às 20h, e pode ser ouvido também em plataformas de áudio como Spotify e Amazon Music.