Para reforçar a investigação, o desenvolvimento tecnológico e a inovação no combate à COVID-19 a Axians juntou-se à Escola Superior de Biotecnologia e outras duas estruturas da Universidade Católica (Faculdade de Medicina Dentária e Centro de Investigação Interdisciplinar em Saúde) no desenvolvimento de um estudo denominado Fast detection of SARS-CoV-2 using Multimodal Deep Learning. Co-financiado pela União Europeia, este projeto assenta no desenvolvimento de uma ferramenta de apoio à decisão clínica precoce que aplica métodos de Inteligência Artificial, nomeadamente Deep Learning multimodal, para identificar padrões imagiológicos e padrões moleculares que caraterizam o diagnóstico positivo do SARS-CoV-2. O termo multimodal neste contexto significa que as redes neuronais vão aprender características oriundas de diversas fontes de dados, tais como imagens de tomografia computorizada ou de Raio-X e padrões moleculares da análise da saliva.
Com a utilização destas tecnologias o objetivo é permitir a estratificação dos doentes, suportando a decisão clínica em pacientes com COVID-19. As vantagens desta solução são várias: passa a existir uma base de informação disponível para a comunidade científica, é um teste não invasivo porque exige apenas a recolha de saliva e é uma ferramenta auxiliar para o diagnóstico de COVID-19 que permite delinear o prognóstico dos casos mais severos.
O processo desenrola-se ao longo de quatro fases distintas:
- é feito um Raio-X do tórax a doentes infetados com SARS-CoV-2 e recolhida informação sobre o doente e sintomatologia associada;
- aplicando data augmentation aumenta-se o número de amostras disponíveis;
- determinam-se alguns parâmetros moleculares do doente (anticorpos, marcadores inflamatórios e proteínas, entre outros);
- com base na informação imagiológica e molecular recolhida treina-se o modelo de diagnóstico e prognóstico de SARS -CoV-2.
De forma a aumentar a precisão do modelo planeia-se utilizar uma técnica conhecida por Transfer Learning.
“A situação de pandemia que se vive atualmente exige o desenvolvimento de soluções rápidas para a previsão da evolução individual da COVID-19, aumentando a eficiência dos sistemas de saúde na gestão do acompanhamento e do tratamento da doença. Por isso é que nós, na Axians, quisemos contribuir, aliando a inteligência artificial à ciência dos dados, de forma a sermos úteis à sociedade e permitindo mitigar e compreender melhor esta pandemia. Acreditamos que conseguiremos aplicar modelos de Deep Learning baseados em imagens e padrões moleculares que servirão não como um substituto mas sim como um auxiliar de diagnóstico e prognóstico para os profissionais de saúde.” refere Pedro Faustino, gestor da Axians.
“Uma das principais necessidades nesta situação epidemiológica é aumentar a capacidade e a celeridade da execução de testes/diagnósticos que em vários países ficou aquém das expectativas. Isto deveu-se à inexistência de testes suficientes, falta de material ou de reagentes de extração, falsos positivos/negativos e demora em obter resultados, com tempos de espera entre 24 a 72 horas. A solução proposta vem responder a esta necessidade já que pretende acelerar e facilitar o encaminhamento dos pacientes, melhorando os resultados clínicos”, conclui Isabel Capeloa Gil, Reitora da Universidade Católica.
