Pesquisadores da Universidade Federal Fluminense (UFF) desenvolveram uma ferramenta de inteligência artificial chamada ChestFinder, que promete auxiliar na detecção de enfisema pulmonar e câncer de pulmão por meio de exames de tomografia computadorizada. Ambas as condições podem evoluir silenciosamente por longos períodos, tornando essencial o diagnóstico precoce.
O ChestFinder está sendo treinado para analisar uma diversidade de imagens e laudos clínicos, a fim de reconhecer padrões que sinalizem a presença dessas doenças. O projeto, iniciado há cerca de dois anos no Hospital Universitário Antônio Pedro, em Niterói, já apresentou resultados promissores, demonstrando alta acurácia e sensibilidade.
Embora a ferramenta não substitua o diagnóstico médico, ela oferece indicações que podem acelerar o encaminhamento dos pacientes para acompanhamento especializado. Desta forma, é esperado que os profissionais de saúde consigam realizar diagnósticos de maneira mais eficiente.
A ferramenta também será disponibilizada em um repositório público, permitindo sua aplicação em hospitais que já digitalizam laudos e exames. O ChestFinder possibilita que os médicos encontrem resultados semelhantes aos de um paciente específico, facilitando a análise comparativa no contexto clínico.
Adicionalmente, o software pode identificar indícios de enfisema ou nódulos suspeitos, mesmo que estas não sejam a finalidade principal do exame. Essa capacidade é particularmente útil em serviços de emergência, onde achados incidentais podem ocorrer.
Os especialistas destacam que a implementação da inteligência artificial pode reduzir o tempo de espera para a confirmação do diagnóstico e também os custos associados, uma vez que ambas as condições apresentam melhores desfechos quando detectadas em estágios iniciais. A luta contra o fumo e suas consequências para a saúde pública é uma questão complexa, e ferramentas que contribuam para diagnósticos mais eficazes beneficiarão tanto pacientes quanto o sistema de saúde como um todo.
O projeto conta com a participação de outros profissionais da UFF, incluindo o professor Marcos Bedo, evidenciando a colaboração multidisciplinar envolvida na iniciativa.
