Um projeto desenvolvido no Instituto Federal da Paraíba (IFPB) está utilizando inteligência artificial para auxiliar no diagnóstico precoce de Acidente Vascular Cerebral (AVC) isquêmico. A tecnologia analisa imagens de tomografia computadorizada e identifica padrões que podem indicar a presença da condição, contribuindo para a agilidade na avaliação médica.
Segundo o professor Danilo Régis, coordenador do projeto, o sistema foi treinado para reconhecer tanto a estrutura cerebral considerada normal quanto alterações compatíveis com o AVC isquêmico.
Ele explica que o funcionamento da ferramenta se assemelha ao processo de análise realizado por profissionais de saúde ao interpretar exames de imagem. A diferença, no entanto, está na velocidade de processamento: enquanto a avaliação humana pode demandar mais tempo, o software trabalha antes mesmo do médico acessar as imagens, indicando onde pode haver um problema e ajudando na tomada de decisão.
“A ideia é ter algo que possa fazer com que o médico tenha a informação da probabilidade de um AVC o mais rápido possível, pois a tomografia demora em torno de 30 minutos. Então, com essa tecnologia, no mesmo instante, o médico já teria o alerta que ali existe algum problema e já poderia dar início ao tratamento”, pontuou o professor.
Essa tecnologia também pode ser útil em locais onde não há médicos especialistas disponíveis, permitindo que exames realizados em regiões mais afastadas sejam avaliados com o apoio da ferramenta e, se necessário, o paciente seja encaminhado para atendimento especializado. “Então, a gente pode ter o exame sendo feito numa região menos favorecida, e essa informação seria enviada para o médico por meio da tecnologia. Dessa forma, a gente consegue acelerar o processo de identificação e o diagnóstico precoce faz toda a diferença na vida do paciente”, comentou.
O foco no AVC isquêmico foi uma escolha estratégica. O tipo hemorrágico é mais fácil de identificar, pois aparece de forma mais evidente na tomografia, geralmente como uma mancha branca. Já o isquêmico apresenta mudanças mais sutis, com variações de tonalidade que vão do cinza ao mais escuro, o que dificulta a identificação.
Atualmente, o projeto já apresenta resultados consistentes em testes realizados em laboratório, utilizando imagens de clínicas e bancos de dados públicos. O estudante de mestrado Emanuel Thiago, que integra a equipe de pesquisa, destaca que a próxima etapa é levar a tecnologia para hospitais, onde será possível avaliar o desempenho em ambiente real. “Um dos nossos problemas aqui é que a gente tem poucos dados para poder alimentar o nosso sistema, então, criamos uma IA que faz geração de imagens. Mas o ideal é fazer parcerias com hospitais para testar nosso modelo em ambiente de estresse e larga escala”, declarou.
A participação no desenvolvimento de um projeto com potencial de impacto direto na vida da população tem sido apontada pelo estudante como uma experiência enriquecedora. Ele afirma que a pesquisa representa uma oportunidade de contribuição concreta para a sociedade. “É muito enriquecedor quando penso que esse meu trabalho vai ajudar a salvar pessoas, vai ajudar vários médicos e impactar muito na vida das pessoas”, acrescentou.
