Aluno da UFSC pesquisa modelo de detector da Covid-19 por meio de radiografias e tomografias
Em um cenário de enfrentamento à pandemia da Covid-19, um estudante da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) está usando a Inteligência Artificial (IA) para ajudar a comunidade científica – e especialmente a rede pública de saúde – a ter resultados mais rápidos dos exames de detecção do novo coronavírus.
“A ideia básica é descentralizar os testes de laboratório para testes rápidos e simples que podem ser feitos em qualquer computador, com resultados em menos de 30 segundos”, explica Matheus Tosta (foto), pesquisador do Laboratório de Robótica Aplicada Raul Guenther (LAR) do Departamento de Engenharia Mecânica (EMC).
A pesquisa iniciou com a análise de imagens de raio-X, mas está sendo aperfeiçoada com tomografias. Sua proposta é classificar imagens de tomografias e de raio-X da região toráxica de pacientes com suspeita de infecção, para ver as chances de eles serem portadores do Covid-19. “É importante deixar bem claro que não quero substituir diagnósticos médicos, mas sim fornecer uma alternativa rápida e relativamente confiável para que eles confirmem ou não os casos suspeitos”, pondera o graduando em Engenharia Eletrônica. “Os resultados tem 70% de acurácia em termos de classificação correta”.
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