Uma equipa de investigadores da Mayo Clinic (organização sem fins lucrativos dedicada à inovação na prática clínica, educação e pesquisa) dos Estados Unidos desenvolveu uma ferramenta de Inteligência Artificial (IA) capaz de detectar infecções cirúrgicas com alta precisão a partir de fotos de feridas pós-operatórias enviadas pelos próprios pacientes.

O estudo, publicado na revista Annals of Surgery, apresenta uma cadeia de processamento baseada em IA, que pode identificar automaticamente incisões cirúrgicas, avaliar a qualidade da imagem e sinalizar sinais de infecção em fotos enviadas por pacientes através de portais online. O sistema foi treinado com mais de 20 mil imagens de mais de 6000 pacientes em nove hospitais da Mayo Clinic.

Os investigadores esperam que esta tecnologia ajude os pacientes a receber respostas mais rápidas, reduza os atrasos no diagnóstico de infecções e forneça cuidados pós-operatórios mais eficientes para pacientes que estão a recuperar em casa. Com validação adicional, o sistema também poderia servir como uma ferramenta de triagem inicial, alertando os médicos sobre incisões preocupantes.

“Fomos motivados pela crescente necessidade de acompanhamento ambulatório oportuno de incisões cirúrgicas”, afirmou o co-autor sénior Cornelius Thiels, cirurgião oncológico hepatobiliar e pancreático da Mayo Clinic, em comunicado. “Esse processo, actualmente realizado por médicos, é demorado e pode atrasar o atendimento. O nosso modelo de IA pode ajudar a triar essas imagens automaticamente, melhorando a detecção precoce e simplificando a comunicação entre os pacientes e suas equipas de atendimento.”

De acordo com os investigadores da Mayo Clinic, a ferramenta de IA também pode abrir caminho para o desenvolvimento de algoritmos capazes de detectar sinais subtis de infecção, possivelmente antes que sejam perceptíveis pela equipa médica. Tal permitiria um tratamento mais precoce, menor morbidade e custos reduzidos.

Os investigadores esperam que esta tecnologia ajude os pacientes a receber respostas mais rápidas, reduza os atrasos no diagnóstico de infecções e forneça cuidados pós-operatórios mais eficientes para pacientes que estão a recuperar em casa.

O sistema de IA utiliza um modelo de duas etapas. A primeira consiste em detectar se uma imagem contém uma incisão cirúrgica e, em seguida, avaliar se essa incisão apresenta sinais de infecção. O modelo, denominado Vision Transformer, alcançou 94% de precisão na detecção de incisões e uma área sob a curva (AUC) de 81% na identificação de infecções.

“Este trabalho estabelece as bases para o tratamento pós-operatório de feridas assistido por IA, o que pode transformar a forma como os pacientes pós-cirúrgicos são acompanhados”, explicou a autora principal Hala Muaddi, membro do departamento hepatopancreatobiliar da Mayo Clinic. “Isto é especialmente relevante à medida que as cirurgias ambulatoriais e os acompanhamentos virtuais se tornam mais comuns.”

“Para os pacientes, esta situação pode trazer um alívio mais imediato ou indicar um problema logo no início”, referiu Muaddi. “Para os médicos, é uma maneira eficiente de concentrar a atenção em casos que requerem mais cuidados, especialmente em áreas rurais ou com recursos limitados.”

Segundo os investigadores, o modelo teve um desempenho consistente em diferentes grupos, o que ajuda a mitigar as preocupações relacionadas com o viés do algoritmo. Apesar disso, a equipa afirma que é ainda necessária uma validação mais aprofundada.

Fonte: Época Negócios