Por Maíra Menezes (IOC/Fiocruz)
Uma inovação tecnológica pode contribuir na busca pela eliminação da hanseníase, uma das doenças mais antigas da humanidade. Um time internacional de cientistas, liderado pelo Instituto Oswaldo Cruz, da Fundação Oswaldo Cruz (IOC/Fiocruz), em parceria com a Microsoft AI for Health e a Fundação Novartis, desenvolveu um assistente de diagnóstico, baseado em inteligência artificial, que pode ajudar a identificar casos suspeitos da infecção. A tecnologia foi chamada de AI4Leprosy.
Fotógrafo registra lesão de pele em voluntário do projeto (crédito da foto: Fareed Mirza/AI4Leprosy)
Um artigo publicado na revista científica The Lancet Regional Health – Americas (clique aqui para consultá-lo na íntegra) mostra que, a partir de fotos das lesões na pele dos pacientes e de dados clínicos observados pelos médicos, o assistente de diagnóstico indica a probabilidade da doença, acertando mais de 90% dos casos nos testes realizados. De acordo com os cientistas, a publicação é uma prova de conceito do método, que deve servir de base para a criação de um aplicativo de celular para utilização por profissionais de saúde.
“Nosso estudo prova que é possível chegar à suspeição do diagnóstico de hanseníase com um algoritmo de inteligência artificial. Essa ferramenta pode apoiar a decisão do médico de iniciar a investigação, acelerando a confirmação do diagnóstico e o início do tratamento, que é fundamental para interromper a transmissão da doença e prevenir sequelas”, afirma o chefe do Laboratório de Hanseníase do IOC, Milton Ozório Moraes.
“Aproveitando as vantagens da inteligência artificial e do aprendizado de máquina, os médicos podem ajudar os pacientes a encontrar os especialistas certos na hora certa, potencialmente melhorando a vida de milhões de pessoas ao redor do mundo. As possibilidades com esse tipo de aplicação são infinitas, especialmente para doenças multifacetadas como a hanseníase”, diz o cientista-chefe de dados da Microsoft, Juan Lavista Ferres.
“Esses resultados são uma indicação empolgante do potencial do AI4Leprosy. Estamos convencidos de que a validação futura e o lançamento global podem ajudar a cobrir os últimos quilômetros da eliminação da hanseníase, usando a mais nova tecnologia disponível para acabar com um dos mais antigos flagelos conhecidos pelo homem”, observa a presidente da Fundação Novartis, Ann Aerts.
O atraso no diagnóstico é um dos maiores desafios para a eliminação da hanseníase. Desde que foi introduzida nos anos 1980, a poliquimioterapia – tratamento baseado na combinação de antibióticos – curou cerca de 18 milhões de pessoas, reduzindo em 95% a prevalência da doença. Os medicamentos são doados pela Novartis por meio da Organização Mundial da Saúde (OMS) para oferta gratuita aos pacientes em todo o mundo. Além de promover a cura, o tratamento bloqueia a transmissão do Mycobacterium leprae, bacilo causador da infecção.
No entanto, por causa da demora para identificar o agravo, a bactéria continua se disseminando e muitas pessoas ainda desenvolvem deformidades visíveis, perda de movimentos dos pés ou das mãos e problemas de visão devido à hanseníase. Em 2019, mais de 200 mil casos novos da doença foram registrados em todo o mundo, sendo aproximadamente 10 mil com lesões avançadas. No Brasil, segundo país mais atingido no planeta, foram 27 mil casos novos detectados, incluindo 2,3 mil com danos avançados.
Com o impacto da pandemia da COVID-19, que desestruturou os serviços de saúde, os diagnósticos de hanseníase caíram, aumentando a preocupação dos especialistas. Segundo a OMS, a queda global na detecção de casos novos foi de 37% em 2020. No Brasil, levantamento da Sociedade Brasileira de Dermatologia (SBD) apontou redução de 35% nos registros em 2020 e de 45% em 2021, em relação a 2019. Considerando os primeiros resultados observados, os cientistas acreditam que a inteligência artificial pode contribuir para alcançar as metas estabelecidas pela Organização Mundial da Saúde, como reduzir em 70% os casos novos da infecção até 2030 e, no longo prazo, interromper a transmissão do agravo.
Aprendizado de máquina
O ponto de partida para o desenvolvimento do assistente virtual para diagnóstico da hanseníase foi um tipo de algoritmo de reconhecimento de imagens que tem sido aplicado, por exemplo, no apoio ao diagnóstico do melanoma, uma forma de câncer de pele. Um dos autores do estudo, o doutor em oncologia com ênfase em bioinformática e pós-doutorando do Laboratório de Hanseníase do IOC, Paulo Thiago Souza Santos, explica que a tecnologia tem como base a capacidade do computador para distinguir variações sutis nas imagens.
“A inteligência artificial poder enxergar mais do que o olho humano. Para o computador, cada ponto da imagem é um bit, traduzido em um número. Uma pessoa sem treinamento pode não perceber a diferença entre duas cores muito próximas, mas quando o computador transforma essas cores em números, ele ‘vê’ uma diferença clara. É com base nisso que podemos treinar a máquina para tentar fazer um diagnóstico diferencial”, detalha o pesquisador.
No entanto, os cientistas precisaram adaptar a metodologia para enfrentar um dos grandes desafios da hanseníase: a diversidade de formas da doença. Considerando apenas as manifestações na pele, a infecção pode se manifestar com uma ou muitas lesões, de tamanho pequeno ou grande, planas ou elevadas, esbranquiçadas ou avermelhadas, concentradas em uma região ou disseminadas por todo o corpo.
“O melanoma é uma lesão única e escura. O diagnóstico diferencial é feito com poucas doenças dermatológicas de apresentação semelhante. Já a hanseníase tem muitas caras, muitas formas de manifestação. O número de doenças parecidas é grande. Desde o início da pesquisa, pensamos que isso seria um desafio e buscamos alternativas para aumentar a precisão do algoritmo”, aponta a dermatologista e pesquisadora do Ambulatório Souza Araújo do IOC, Raquel Barbieri, que divide a primeira autoria do artigo com a cientista sênior de pesquisa aplicada da Microsoft, Yixi Xu.
Um dos trunfos do projeto foi contar com um grande banco de imagens de lesões para treinar o sistema a diferenciar a hanseníase de outras doenças de pele. Ao todo, foram registradas 1.229 fotografias referentes a 585 lesões, incluindo tanto casos confirmados de hanseníase quanto doenças com apresentações semelhantes. As imagens foram obtidas com a colaboração de 222 pacientes atendidos no Ambulatório Souza Araújo, serviço especializado no diagnóstico, tratamento e prevenção da hanseníase, mantido pelo Laboratório de Hanseníase do IOC.
Os cientistas também desenvolveram um modelo de inteligência artificial capaz de combinar o reconhecimento de imagens com a análise de dados clínicos dos pacientes. Os testes realizados apontaram dez características principais para estabelecer a probabilidade da doença. Por exemplo, a perda da sensibilidade térmica na lesão e alterações de sensibilidade nos pés foram associadas à alta probabilidade de hanseníase, enquanto a coceira, que está mais presente em outras enfermidades dermatológicas, foi associada a menor chance da infecção.
Analisando as imagens isoladamente, o sistema alcançou 70% de acertos. Combinando essa análise com o processamento dos dados clínicos, o índice ultrapassou 90%. “Nossa pesquisa mostra que com uma combinação de imagens médicas e histórico médico, a modelagem de inteligência artificial pode fornecer poder preditivo para ajudar a diagnosticar a hanseníase”, pontua Yixi Xu. Na próxima fase da pesquisa, os cientistas devem treinar o algoritmo coletando imagens e dados por meio de um aplicativo de celular, aprimorando o sistema para operar com imagens de menor resolução e em situações semelhantes ao dia a dia dos serviços de saúde.
“Atualmente, no Brasil, o diagnóstico da hanseníase é feito nas unidades básicas de saúde, por clínicos gerais e médicos de família, que não são especialistas em dermatologia. Nosso objetivo é produzir um aplicativo intuitivo, em que os profissionais possam carregar as imagens das lesões e selecionar alguns dados importantes para estimar a probabilidade de hanseníase. Essa tecnologia pode dar mais clareza para o encaminhamento dos pacientes”, comenta Milton Ozório Moraes, que estima que uma versão beta do aplicativo pode estar disponível em dois anos. A etapa de validação da tecnologia deve ampliar ainda a área geográfica da pesquisa, contemplando regiões urbanas e rurais na Ásia e na África, de forma a avaliar o sistema em diferentes contextos.
Além do IOC, da Microsoft AI for Health e da Fundação Novartis, participaram do estudo as universidades da Basileia, na Suíça, e de Aberdeen, na Escócia. A pesquisa foi financiada pela Fundação Novartis em parceria com a Microsoft. Os bancos de imagens e de dados do estudo estão disponíveis para utilização de outros cientistas em acesso aberto.
Avanços em série
Centro de referência nacional junto ao Ministério da Saúde, o Laboratório de Hanseníase do IOC está à frente de pesquisas pioneiras com o objetivo de contribuir para o Sistema Único de Saúde (SUS). No ano passado, após 15 anos de estudos, os cientistas obtiveram o registro da Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa) para o primeiro exame molecular de diagnóstico da hanseníase desenvolvido no Brasil. Chamado de Kit NAT Hanseníase, o produto foi desenvolvido pelo IOC em parceria com o Instituto Carlos Chagas (Fiocruz-PR) e o Instituto de Biologia Molecular do Paraná (IBMP), ligado à Fiocruz e ao governo paranaense. Em novembro, o exame recebeu parecer favorável da Comissão Nacional de Incorporação de Tecnologias no SUS (Conitec) e deve compor o novo Protocolo Clínico e Diretrizes Terapêuticas da Hanseníase, em fase de elaboração pelo Ministério da Saúde.
“O nosso objetivo é ampliar o diagnóstico da hanseníase para que as pessoas não sofram mais por uma doença que tem tratamento e pode ser curada. Com o aplicativo, buscamos acelerar a suspeição da doença, que permite o encaminhamento para serviços especializados, onde os dermatologistas, caso necessário, podem solicitar o PCR para chegar ao diagnóstico final”, destaca Moraes.
Fonte: Agência Fiocruz de Notícias
