Um projeto da Unicamp (Universidade Estadual de Campinas)
, em parceira com outras universidades nacionais e internacionais, foi um dos 12 selecionados pela Chamada Pública Brics Covid-19
, realizada pelo MCTI (Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações). A iniciativa propõe o uso de recursos de inteligência artificial no controle da pandemia.
Com a classificação, o projeto receberá o investimento de R$ 700 mil em recursos destinados pelo MCTI e pelos FNS (Fundos Nacional de Saúde) e Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico.
Segundo os pesquisadores, o projeto em questão tem o objetivo de desenvolver no país ferramentas de inteligência artificial que possam fazer a leitura de diferentes dados a respeito da covid-19, como informações obtidas de prontuários médicos, exames de laboratório e de imagem, informações geográficas, dados de movimentação de pessoas, entre outros, para ampliar e agilizar a capacidade de diagnóstico e de cálculo da incidência da doença.
Além dos pesquisadores da Unicamp, também participaram do projeto cientistas da Unesp, USP e Insper e também pesquisadores de universidades da Índia, Rússia e África do Sul.
O PROJETO
Segundo a coordenadora do projeto no país Esther Colombini, a vantagem de formar essa parceria entre várias instituições, espalhadas pelo Estado de São Paulo, é a possibilidade de envolver no projeto várias fontes de dados de onde podem ser extraídas informações relevantes para a determinar a prevalência da covid-19. É o caso, por exemplo, dos dados que podem ser obtidos dos hospitais universitários do Estado.
"Nossa proposta é usar dados multimodais, tanto imagens médicas quanto dados de sintomatologia do paciente, disponíveis em prontuários médicos, usando o processamento de linguagem natural, e exames diversos. Temos vários indícios de que, com alguns exames de sangue corriqueiros, associados a outros aspectos e à localização geográfica, cruzando informações com índices de infecção nas regiões, podemos aumentar a acurácia dos modelos para detectar se as pessoas estão infectadas ou não, e também se elas estão com uma infecção mais leve ou mais grave", explica a coordenadora do projeto.
Dessa forma, a iniciativa pode contribuir não apenas para diagnósticos mais rápidos e precisos da doença, mas também encontrar novas relações entre sintomas, fatores de risco e de ambiente, o que pode favorecer o diagnóstico de outras doenças.
"A mineração de dados e o uso de inteligência artificial são essenciais para detecção de sinais precoces de doenças emergentes, permitindo a atuação coordenada dos países nos termos do Regulamento Sanitário Internacional. Iniciativas como esta podem controlar infecções antes que se tornem pandêmicas", analisa Carlos Magno Fortaleza, professor da FMB/Unesp.
Outro objetivo do projeto apontado por Esther é que ele ofereça aos pesquisadores das diversas áreas do conhecimento e ao poder público instrumentos que aprimorem os processos de tomada de decisões de gestores públicos e também contribuam com a elaboração de políticas eficientes no combate à pandemia.
"A ideia é integrar a inteligência artificial na ponta do problema, que consegue identificar o espalhamento da doença, com as decisões de políticas públicas que são tomadas em último nível e que nos impactam em tudo", comenta Esther Colombini.