Se há um exame médico que todo mundo já fez, é uma radiografia de tórax. Os médicos podem usar radiografias para dizer se alguém tem tuberculose, câncer de pulmão ou outras doenças, mas não podem usá-las para dizer se os pulmões estão funcionando bem.
Até agora, pelo menos.
Em descobertas publicadas no The Lancet Digital Health , um grupo de pesquisa liderado pelo Professor Associado Daiju Ueda e pelo Professor Yukio Miki da Escola de Medicina da Universidade Metropolitana de Osaka desenvolveu um modelo de inteligência artificial que pode estimar a função pulmonar a partir de radiografias de tórax com alta precisão.
Convencionalmente, a função pulmonar é medida usando um espirômetro, o que requer a cooperação do paciente, que recebe instruções específicas sobre como inspirar e expirar no instrumento. A avaliação precisa das medições é difícil se o paciente tiver dificuldade em seguir instruções, o que pode ocorrer com bebês ou pessoas com demência, ou se a pessoa for propensa.
O professor Ueda e o grupo de pesquisa treinaram, validaram e testaram o modelo de IA usando mais de 140.000 radiografias de tórax de um período de quase 20 anos. Eles compararam os dados espirométricos reais com as estimativas do modelo de IA para ajustar seu desempenho. Os resultados mostraram uma taxa de concordância notavelmente alta, com um coeficiente de correlação de Pearson (r) de mais de 0,90, indicando que o método é suficientemente promissor para uso prático.
O modelo de IA desenvolvido neste estudo tem o potencial de expandir as opções de avaliação da função pulmonar para pacientes com dificuldade em realizar espirometria.
“Altamente significativo é o fato de que, apenas usando as informações estáticas de radiografias de tórax, nosso método sugere a possibilidade de estimar com precisão a função pulmonar, que normalmente é avaliada por meio de testes que exigem que os pacientes exerçam energia física”, explicou o professor Ueda. “Este modelo de IA foi construído por meio da cooperação de muitas pessoas, de médicos, pesquisadores e técnicos a pacientes em várias instituições. Se puder ajudar a diminuir a carga sobre os pacientes e, ao mesmo tempo, reduzir os custos médicos, isso seria maravilhoso.”
