Axians e Católica juntam-se para simplificar diagnóstico e prognóstico Covid

2021-09-16 Para reforçar a investigação, o desenvolvimento tecnológico e a inovação no combate à Covid-19, a Axians juntou-se à Universidade Católica Portuguesa para o desenvolvimento do estudo "Fast detection of SARS-CoV-2 using Multimodal Deep Learning". O projeto assenta no desenvolvimento de uma ferramenta de apoio à decisão clínica (precoce) que aplica métodos de IA, nomeadamente deep learning multimodal, para identificar padrões imagiológicos e moleculares que caraterizam o diagnóstico positivo do SARS-CoV-2.
Este é um projeto de investigação que evidencia as sinergias entre o Mundo Académico e o Mundo Empresarial, demonstrando que, em conjunto, é possível responder aos desafios atuais da sociedade. Cofinanciado por Bruxelas, envolve do lado da Católica a Faculdade de Medicina Dentária de Viseu, o Centro de Investigação Interdisciplinar em Saúde (CIIS) e a Escola Superior de Biotecnologia do Porto.
Com a utilização destas tecnologias, o objetivo é que esta ferramenta permita 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, exigindo apenas a recolha de saliva; é uma ferramenta auxiliar para o diagnóstico de Covid-19 e permite identificar o prognóstico dos casos mais severos.
O processo decorre em quatro fases distintas: 1º passo - é feito um raio-x do tórax a doentes infetados com SARS-CoV-2 e recolhida alguma informação sobre o doente e sintomatologia associada; 2ª passo - aplicando data augmentation, através da transformação das imagens, pretende-se aumentar o número de amostras disponíveis; 3ª passo - é efetuada recolha de amostras de saliva para registar os dados moleculares do doente (anticorpos, marcadores inflamatórios, proteínas, entre outros); e 4º passo - com base na informação imagiológica e molecular recolhida, pretende-se treinar um modelo multi-modal que auxilie o diagnóstico e prognóstico de SARS -CoV-2.
Para aumentar a precisão do modelo, pretende-se utilizar uma técnica denominada por Transfer Learning. Este conceito é simples: treinar o modelo utilizando um conjunto de dados com milhares de imagens de um problema similar, depois na arquitetura do modelo remove-se a última camada responsável pela classificação e adicionamos uma nova camada treinada com o conjunto de dados recolhido por nós que terá um número inferior de imagens.
"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, permitindo mitigar e compreender melhor esta pandemia. Com o conjunto de dados acima referidos, acreditamos que conseguiremos aplicar modelos de deep learning baseados em imagens e padrões moleculares que servirão não como um substituto, mas sim um auxiliar de diagnóstico e prognóstico para os profissionais de saúde", refere Pedro Faustino, Managing Director na Axians Portugal.
"Uma das principais necessidades nesta situação epidemiológica é aumentar a capacidade e a celeridade da execução de testes/diagnóstico que em vários países ficou aquém das expetativas. 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 e 72 horas. A solução proposta vem responder a esta necessidade já que pretende acelerar e facilitar o encaminhamento dos pacientes, melhorando os resultados clínicos", acrescenta Isabel Capeloa Gil, Reitora da Universidade Católica.
Todos os dados recolhidos serão anónimos, de modo a não ser possível a identificação dos participantes, e serão, posteriormente, transferidos para uma plataforma que irá armazenar e disponibilizar os dados para investigação científica.


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