Solução de IA para diagnóstico de doença coronária vence Bolsa Cuf de investigação

Há muito mais numa imagem médica do que aquilo que os olhos humanos são capazes de percecionar. Enquanto um radiologista deteta a diferença entre zonas brancas, pretas ou cinzentas, um algoritmo bem treinado pode extrair muitas informações adicionais, a partir de uma análise quantitativa das imagens. Esta área médica, denominada radiómica, tem pouco mais de dez anos e começou por ser usada em oncologia. Mas pode ser estendida a outras especialidades médicas, com enorme benefício para o diagnóstico.

A cardiologista Joana Mâncio fez uma especialização na área da IA no MIT

Com um currículo invulgar, a cardiologista portuguesa Jennifer Mâncio, 41 anos, doutorou-se em imagiologia cardíaca, tendo-se especializado também em Inteligência Artificial no MIT. Atualmente divide a sua atividade profissional entre as consultas, a execução e análise de exames radiológicos e a assistência em enfermaria no Royal Brompton and Harefield Hospitals, em Londres, e a investigação. Nesta vertente, Jennifer quer aplicar a radiómica às imagens já captadas na prática clínica e pela aplicação de um sistema de IA detetar as diferenças entre doentes e identificar os doentes que não têm doença coronária.

A doença coronária é a principal causa de morte no mundo, sendo a dor torácica um dos motivos mais comuns de admissão nos serviços de urgência. Em caso de suspeita, está recomendada a realização de uma angiografia coronária por tomografia computadorizada (angio TC), um exame diferenciado que requer profissionais treinados e acreditados, que implica a administração de contraste iodado e dose acrescida de radiação ionizante, que permite visualizar artérias e veias. Nem todos os hospitais estão equipados com este tipo de máquina e há casos em que existe o equipamento, mas não os profissionais capazes de o operar e interpretar os resultados.

 Além disso, a realização deste exame exige a utilização de contraste e obriga à exposição do paciente a elevados níveis de radiação. A solução proposta pela médica e investigadora, e que acabou de receber a Bolsa Cuf D. Manuel de Mello, no valor de cem mil euros, permite chegar a uma conclusão a partir de uma TAC normal, poupando ao doente as emissões cancerígenas da angio TC e muitos euros ao SNS. E ainda, sublinha, “permite o acesso a este diagnóstico mais preciso a pacientes que vivem longe das grandes unidades de saúde”, sublinha a investigadora da Faculdade de Medicina da Universidade do Porto.

Se identificarmos estas pessoas [sem doença coronária] reduzimos risco, reduzimos a carga sobre o sistema de saúde e oferecemos alternativa aos centros que não têm angio TC

“Em 900 pacientes acompanhados na cardiologia do Hospital de Gaia, 35% tinha artérias coronárias normais. Não é eticamente aceitável que sejam expostos a um risco de cancro [a radiação ionizante do angio TC] sem que retirem qualquer benefício da técnica”, defende. “Se identificarmos estas pessoas [sem doença coronária] reduzimos risco, reduzimos a carga sobre o sistema de saúde e oferecemos alternativa aos centros que não têm angio TC”. Isto tudo em apenas alguns segundos.

O financiamento obtido agora irá permitir contratar um aluno de doutoramento, da área da engenharia, e um aluno de mestrado, além de suportar o pedido de patente. Até que a solução possa chegar à prática clínica devem tardar cerca de três anos. Até lá, é preciso afinar a solução e validar o procedimento, de forma a garantir que nenhum paciente escapa ao ‘olho’ do algoritmo.   

Em comunicado, esclarece-se que a Bolsa CUF D. Manuel de Mello é uma bolsa de investigação bienal instituída, em 2007, pela Fundação Amélia de Mello e pela CUF, destinada a premiar jovens médicos, doutorados e afiliados a unidades de investigação de Faculdades de Medicina portuguesas, através do financiamento para os seus projetos. Já foram distinguidos trabalhos na área do Lúpus, Alzheimer, Esquizofrenia e Tuberculose. A cerimónia de atribuição da Bolsa CUF D. Manuel de Mello, decorre hoje, 30 de janeiro, pelas 11 horas, no Auditório do Hospital CUF Porto. O evento será presidido pela Ministra da Ciência, Tecnologia e Ensino Superior, Elvira Fortunato.