IA para ultrassons
Ampliação do acesso a ultrassons com IA
O ultrassom é um exame versátil e cada vez mais acessível para diagnóstico precoce de doenças, fornecendo imagens dinâmicas em tempo real dos principais sistemas do corpo humano. Estamos desenvolvendo modelos de inteligência artificial (IA) para facilitar a interpretação de informações de saúde importantes com base em imagens de ultrassom. Nosso objetivo é ampliar o acesso à saúde em áreas com escassez de sonografistas qualificados.
Os custos do ultrassom diminuíram, mas os problemas de acesso continuam
A evolução da tecnologia de sensores tornou os aparelhos de ultrassom mais econômicos e portáteis, possibilitando a integração direta com smartphones. Isso tem o potencial de revolucionar a área da saúde, tornando o exame mais acessível às pessoas em regiões com poucos recursos.
No entanto, a captura e interpretação do ultrassom é uma técnica complexa de análise de imagens médicas que exige anos de treinamento e experiência, e faltam especialistas qualificados nessas regiões. Isso tem repercussões reais. Por exemplo, até 50% das gestações em locais com poucos recursos não fazem exames de ultrassom durante o pré-natal. Isso pode gerar atrasos no diagnóstico e tratamento de complicações na gravidez, que podem ter consequências graves.
Nossa pesquisa revela que a IA pode identificar algumas informações médicas com a precisão de sonografistas qualificados.
Estamos desenvolvendo modelos de IA para ampliar o acesso ao ultrassom, permitindo que pessoas sem experiência nesse exame possam coletar imagens úteis clinicamente. Em um artigo publicado recentemente (link em inglês), mostramos que pessoas não especializadas podem usar um procedimento operacional simples chamado protocolo de varredura cega (link em inglês) para ter o mesmo desempenho que ultrassonografistas qualificados na identificação de informações importantes, como idade gestacional e a apresentação do feto. Isso pode capacitar parteiras, profissionais de saúde da linha de frente ou outras pessoas a coletar rapidamente informações importantes baseadas em imagens de ultrassom.
Treinado com milhares de imagens de ultrassom desidentificadas
Nosso modelo de IA aprendeu identificando as principais características em milhares de imagens de ultrassom de mamas e obstétrico. Ao reconhecer sinais visuais relacionados à idade e apresentação do feto, densidade mamária e outros fatores, essa tecnologia conseguiu oferecer precisão no mesmo nível que ultrassonografistas capacitados.
Validação da nossa pesquisa com a Northwestern Medicine
Além de colaborar em pesquisas essenciais de acesso aberto (link em inglês) para demonstrar como essa tecnologia pode ser útil, fizemos uma parceria com a Northwestern Medicine para desenvolver e testar ainda mais esses modelos. Ao trabalharmos com populações diversas, buscamos formas de universalizar nossa tecnologia em vários níveis de experiência e tipos de tecnologias.
Professora Assistente de Ginecologia e Obstetrícia da Universidade Northwestern
"O ultrassom obstétrico é fundamental para promover a saúde de mulheres e bebês, mas continua indisponível para metade das gestações no mundo. Ao desenvolver ferramentas com tecnologia de IA para destacar riscos à saúde, queremos disponibilizar os benefícios desse exame para mais gestantes, mesmo quando não há profissionais qualificados."
Parceria com a Jacaranda Health para promover o ultrassom na saúde materna
A Jacaranda Health (link em inglês) é uma organização sem fins lucrativos sediada no Quênia que tem como objetivo melhorar os resultados de saúde materno-infantil em hospitais públicos. Na África Subsaariana, a taxa de mortalidade materna continua elevada e faltam profissionais capacitados para operar aparelhos de ultrassom tradicionais e de alto custo. Com essa parceria, realizamos pesquisas para entender o procedimento desse exame no Quênia e analisar como novas ferramentas de IA podem ajudar no pré-natal.
Parceria com o Chang Gung Memorial Hospital para promover o ultrassom das mamas
As mamografias são o padrão de excelência para a triagem de câncer de mama, mas não estão disponíveis para todas as pessoas devido aos custos elevados. Além disso, elas não são tão eficazes em populações com maior densidade mamária, o que dificulta o diagnóstico precoce da doença. Fizemos uma parceria com o Chang Gung Memorial Hospital em Taiwan (link em inglês) para analisar se nossos modelos de IA podem ajudar no diagnóstico precoce do câncer de mama por ultrassom.