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		<title>Brasil &#124; Inteligência artificial pode acelerar diagnóstico de hanseníase</title>
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		<pubDate>Wed, 09 Feb 2022 12:23:28 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Inteligencia Artificial]]></category>
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					<description><![CDATA[<div style="margin-bottom:20px;"><img width="750" height="500" src="https://dplnews.com/wp-content/uploads/2021/01/dplnews_esalud_mc260121.png" class="attachment-post-thumbnail size-post-thumbnail wp-post-image" alt="dplnews esalud mc260121" decoding="async" fetchpriority="high" srcset="https://dplnews.com/wp-content/uploads/2021/01/dplnews_esalud_mc260121.png 750w, https://dplnews.com/wp-content/uploads/2021/01/dplnews_esalud_mc260121-300x200.png 300w, https://dplnews.com/wp-content/uploads/2021/01/dplnews_esalud_mc260121-696x464.png 696w, https://dplnews.com/wp-content/uploads/2021/01/dplnews_esalud_mc260121-630x420.png 630w" sizes="(max-width: 750px) 100vw, 750px" title="Brasil | Inteligência artificial pode acelerar diagnóstico de hanseníase 3"></div>Agência Brasil Pesquisadores do Instituto Oswaldo Cruz (IOC/Fiocruz) participaram do desenvolvimento de uma inteligência artificial capaz de ajudar médicos a identificarem a hanseníase. A criação do assistente de diagnóstico, chamado de AI4Leprosy, contou com a parceria e financiamento da Microsoft e da Fundação Novartis e teve os resultados publicados na&#160;revista científica&#160;The Lancet Regional Health Americas. [&#8230;]]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<div style="margin-bottom:20px;"><img width="750" height="500" src="https://dplnews.com/wp-content/uploads/2021/01/dplnews_esalud_mc260121.png" class="attachment-post-thumbnail size-post-thumbnail wp-post-image" alt="dplnews esalud mc260121" decoding="async" srcset="https://dplnews.com/wp-content/uploads/2021/01/dplnews_esalud_mc260121.png 750w, https://dplnews.com/wp-content/uploads/2021/01/dplnews_esalud_mc260121-300x200.png 300w, https://dplnews.com/wp-content/uploads/2021/01/dplnews_esalud_mc260121-696x464.png 696w, https://dplnews.com/wp-content/uploads/2021/01/dplnews_esalud_mc260121-630x420.png 630w" sizes="(max-width: 750px) 100vw, 750px" title="Brasil | Inteligência artificial pode acelerar diagnóstico de hanseníase 6"></div>
<p>Agência Brasil</p>



<p>Pesquisadores do Instituto Oswaldo Cruz (IOC/Fiocruz) participaram do desenvolvimento de uma inteligência artificial capaz de ajudar médicos a identificarem a hanseníase. A criação do assistente de diagnóstico, chamado de AI4Leprosy, contou com a parceria e financiamento da Microsoft e da Fundação Novartis e teve os resultados publicados na&nbsp;<a href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2667193X22000096?via%3Dihub" target="_blank" rel="noreferrer noopener nofollow">revista científica</a>&nbsp;The Lancet Regional Health Americas. Também integraram o estudo as universidades da Basileia, na Suíça, e de Aberdeeen, na Escócia.<img decoding="async" src="https://agenciabrasil.ebc.com.br/ebc.png?id=1441091&amp;o=node" alt="ebc" title="Brasil | Inteligência artificial pode acelerar diagnóstico de hanseníase 4"><img decoding="async" src="https://agenciabrasil.ebc.com.br/ebc.gif?id=1441091&amp;o=node" alt="ebc" title="Brasil | Inteligência artificial pode acelerar diagnóstico de hanseníase 5"></p>



<p>Segundo a Fiocruz, o software foi capaz de identificar a hanseníase como causa de lesões na pele dos pacientes em mais de 90% dos casos em que foi submetido a teste. Com a publicação dos resultados, os pesquisadores poderão avançar na criação de um aplicativo de celular que futuramente poderá ser usado por profissionais de saúde.&nbsp;</p>



<p>A tecnologia desenvolvida combina a análise de fotos das lesões com dados clínicos dos pacientes, por meio de um algoritmo que faz o reconhecimento de imagens e é capaz de diferenciar variações sutis de tons, quase imperceptíveis ao olho humano.&nbsp;</p>



<p>Para que o algoritmo fosse capaz de fazer o&nbsp;reconhecimento, foi necessária a comparação de fotografias de lesões causadas pela hanseníase e por doenças semelhantes, em uma técnica chamada de aprendizado de máquina (<em>machine learning</em>), em que o computador associa padrões nas imagens à doença ou a outras causas. Ao todo, foram usadas 1.229 fotografias de 585 lesões diferentes, com a colaboração de 222 pacientes do Ambulatório Souza Araújo, mantido pelo Laboratório de Hanseníase do IOC/Fiocruz.&nbsp;&nbsp;</p>



<p>Esse tipo de tecnologia já existe para apoio ao diagnóstico do melanoma, um tipo do câncer de pele. No caso da hanseníase, porém, uma maior variedade de lesões está associada à doença, o que exigiu que o reconhecimento de imagens fosse combinado com o preenchimento de informações clínicas dos pacientes. Desse modo, também foi preciso ensinar ao algoritmo características que já foram descritas como sintomas da doença, como alterações de sensibilidade nos pés e perda de sensibilidade térmica nas mãos, e outras, como coceira, que têm maior probabilidade de serem causadas por outras enfermidades.</p>



<p>Quando apenas o reconhecimento de fotografias foi usado, o modelo proposto foi capaz de acertar quais casos eram de hanseníase em 70% dos pacientes. A precisão aumenta para 90% quando leva em conta os dados clínicos.</p>



<p>A Fiocruz destaca que o algoritmo poderia acelerar o diagnóstico da hanseníase por parte dos profissionais de saúde. Em entrevista à Agência Fiocruz de Notícias, o chefe do Laboratório de Hanseníase do IOC/Fiocruz, Milton Ozório Moraes, explicou que, com isso, médicos poderão iniciar o tratamento da doença mais rápido e evitar consequências graves que ela pode causar, como deformidades, perda de movimentos e problemas de visão.&nbsp;</p>



<p>&#8220;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”, disse. O médico&nbsp;que acredita que um aplicativo com inteligência artificial pode estar disponível em dois anos, o que ainda depende de testes em outras partes do mundo e em diferentes contextos sociais e demográficos para validar os resultados obtidos.</p>



<p>A demora na identificação da doença é considerada um dos maiores desafios para o seu tratamento e também favorece a disseminação da bactéria causadora, a&nbsp;<em>Mycobacterium leprae</em>. A fundação informa que mais de 200 mil novos casos de hanseníase foram registrados em todo o mundo em 2019, sendo aproximadamente 10 mil com lesões avançadas. O Brasil é o segundo país mais afetado pela doença e detectou 27 mil novos casos, dentre os quais 2,3 mil já apresentavam danos avançados.&nbsp;</p>



<p>Com o início da pandemia de covid-19, em 2020, especialistas se preocupam que a queda no número de diagnósticos signifique mais casos avançando sem tratamento. A Fiocruz cita dados de um levantamento da Sociedade Brasileira de Dermatologia (SBD) que apontou redução de 35% nos registros de hanseníase em 2020, e de 45% em 2021, em relação a 2019.</p>



<p>A Organização Mundial da Saúde (OMS) tem como meta reduzir em 70% os novos casos de hanseníase até 2030 e, no longo prazo, interromper a transmissão.</p>
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