Uma plataforma digital que usa dados de pacientes para a criação de indicadores e auxiliar na tomada de decisão de médicos para o combate à pandemia de Covid-19 acaba de ser desenvolvida por pesquisadores da USP.
Batizada pelo nome de DiagoNow, o sistema utiliza a inteligência artificial para ajudar hospitais e profissionais de saúde na agilização do diagnóstico.
O projeto conta com o apoio do Hospital de Amor de Barretos, na área de consultoria médica.
A ferramenta funciona em quatro etapas. A primeira consiste na autotriagem, isto é, fornecimento de dados pelo próprio paciente por intermédio de um questionário sobre os sintomas. Estas informações alimentam o banco de dados e são aproveitados na anamnese, que é a segunda parte do processo, onde é calculado um indicador sobre a presença ou não de coronavírus nos pacientes.
Os exames complementares, como hemograma e raio-x, perfazem a terceira etapa. Este momento é fundamental para a tomada de decisões médicas e fornecer diagnósticos.
A quarta e última fase diz respeito às previsões e monitoramento, ou seja, acompanhamento dos pacientes consultados ou internados para avaliação dos quadros clínicos.
“Geralmente, a confirmação do diagnóstico pelo RT-PCR, exame padrão ouro para detectar o coronavírus, é muito distante das primeiras suspeitas da presença do vírus – e pode até mesmo não acontecer. Por isso, decidimos criar um momento intermediário através do hemograma em que a ferramenta consegue acelerar o processo e fornecer mais dados para a tomada de decisão dos profissionais de saúde”, comentou Vinícius Molina Garcia, da Engenharia de Computação da USP.
No momento em que a ferramenta acusa a possibilidade da doença, a precisão é de 67% e o possível infectado segue para as avaliações. O DiagoNow também oferece gráficos com os dados do paciente, “isso ajuda o médico a tomar as decisões com mais embasamento e também ver como o modelo chegou a essa resposta”, conclui Garcia. (Com informações do Jornal da USP – 10.06.20)
