Software detecta coronavírus em segundos, com 98% de precisão

Tecnologias podem ser ajustadas para ajudar os médicos a diagnosticar e tratar os pacientes mais rapidamente

(Foto: reprodução)

Cientistas do mundo todo trabalham incansavelmente para descobrir como combater e deter a proliferação do coronavírus.

O primeiro passo dessa longa escalada consiste em fazer o teste, processar a amostra e entregar os resultados.

Barath Narayanan (foto), cientista do Instituto de Pesquisa da Universidade de Dayton, em Ohio desenvolveu uma nova tecnologia que pode produzir um diagnóstico em segundos e com 98% de precisão.

Em resumo, é um código de software específico que pode detectar a doença apenas através da digitalização de radiografias de tórax.

A Universidade de Dayton divulgou imagens obtidas pelo software.

Este não é o primeiro projeto de Narayanan.

Na verdade, ele passou anos trabalhando com inteligência artificial “na esperança de desenvolver tecnologia que ajude os profissionais de saúde a diagnosticar e tratar os pacientes de maneira mais ágil“.

Barath Narayanan já desenvolveu com sucesso códigos de software que detectam câncer de pulmão e mama, malária, tumores cerebrais, tuberculose, retinopatia diabética e pneumonia, todos com precisão de 92 a 99%.

O processo usa um algoritmo de aprendizado usando exames de pessoas com e sem a doença para procurar marcas associadas ao coronavírus.

O que isso significa é que o software decidiu que existe algo nessa região em particular e que isso atende aos seus critérios. A partir daí classifica a imagem/paciente como tendo as marcas COVID-19, em vez de ter outra doença pulmonar “, explicou Narayanan.

Usando o aprendizado profundo, um ramo da inteligência artificial, o algoritmo aprendeu a identificar marcas pulmonares que existem nas pessoas infectadas com o vírus”.

As ferramentas de diagnóstico baseadas em software podem servir como uma segunda opinião virtual, valiosa para os profissionais médicos, especialmente em partes do mundo onde as equipes médicas são insuficientes“.

Essas tecnologias podem ser ajustadas para detectar até as menores anormalidades de imagem, imperceptíveis ao olho humano, e ajudarão os médicos a diagnosticar e tratar os pacientes mais rapidamente.

Apenas três dias após a descoberta, o software foi adquirido pela Blue Eye Soft, empresa de desenvolvimento da #Carolina do Sul.

Em comunicado à imprensa, o proprietário da Blue Eye Soft, Srikanth Kodeboyina, disse que “espera trazer esta nova ferramenta para o mercado muito rapidamente“, acrescentando que mais de 100 funcionários “virtuais” de Cingapura, Índia e nos Estados Unidos se juntaram à força de trabalho estável da empresa, trazendo suas experiências em uma variedade de campos.

Testes rápidos

Até o momento, os mais promissores em termos de detecção de vírus são os chamados testes rápidos, que permitem conhecer os resultados “in situ” em menos de uma hora, em contraste com as horas ou dias de espera dos testes que devem ser enviados para um laboratório.

Em 22 de março, a FDA – a agência governamental dos Estados Unidos responsável pela regulamentação de alimentos, medicamentos, cosméticos, dispositivos médicos, produtos biológicos e derivados de sangue – aprovou o uso emergencial de um teste desenvolvido pelo laboratório Cepheid o que permite que o coronavírus seja diagnosticado em aproximadamente 45 minutos.

Seis dias depois, FDA deu luz verde a um teste fabricado pela Abbot que fornece os resultados em menos de 5 minutos, embora o tenha autorizado apenas para uso emergencial. O teste pode oferecer resultados positivos em cinco minutos e negativos em treze.

A empresa farmacêutica garantiu que pretende entregar 50.000 exames diários ao sistema de saúde do país e espera produzir cerca de 5 milhões de testes por mês.

Ainda assim, muitos estados não estão conseguindo realizar todos os testes pertinentes ou as amostras a serem analisadas são acumuladas nos laboratórios. Portanto, a descoberta da Universidade de Dayton pode ser uma quebra de paradigmas na detecção do COVID-19.

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Fontes: LinkedIn; University of Dayton; Whio Tv 7; Daily Mail; Infobae

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