Uma equipa de investigação da Universidade Politécnica de Valência (UPV), pertencente ao grupo CVBLab, desenvolveu um modelo preditivo de Inteligência Artificial capaz de distinguir entre pacientes saudáveis, com pneumonia e com Covid-19, a partir de radiografias torácicas.

Segundo Valery Naranjo, professor da UPV e diretor do CVBLab, o modelo proposto atingiu uma taxa média de sucesso de 92% ao diferenciar os diferentes tipos de pacientes. “O algoritmo tem um desempenho ainda melhor ao distinguir casos de coronavírus. A sua taxa de sucesso é um pouco maior em relação aos demais casos: 97%”, destaca Valery Naranjo.

O grupo de investigação do CVBLab tem uma longa experiência no campo da Inteligência Artificial. A sua especialidade é o desenvolvimento de algoritmos de visão computacional aplicados a imagens biomédicas. “É por isso que colocamos o nosso conhecimento ao serviço da luta contra esta pandemia”, conclui Julio Silva, engenheiro biomédico e também membro do CVBLab.

Para desenvolver este modelo de previsão, os engenheiros aplicaram técnicas de classificação e segmentação, com base em algoritmos, num grande número de imagens de radiografias. Valery Naranjo explica que existem muito mais radiografias de pacientes saudáveis e de outras pneumonias do que de Covid-19, devido à natureza recente do coronavírus e ao facto de muitos bancos de dados não serem de utilização livre, o que é uma dificuldade adicional. “O modelo que desenvolvemos resolve esse desequilíbrio entre os diversos tipos de pacientes e permite-nos oferecer resultados fiáveis e robustos”.

AG/AO