15 de outubro de 2020  | por Redação WebContent

Dados divulgados pela Agência de Inovação da Unicamp nesta quarta-feira (14) mostram que a Universidade Estadual de Campinas já possui 1.038 companhias cadastradas como “empresas-filhas” – isto é, empresas nascidas de alunos, ex-alunos ou projetos realizados dentro da Universidade. No último ano, o faturamento dessas empresas foi superior a R$8 bilhões – é um número maior do que todo o setor hoteleiro do estado antes da pandemia. A maioria está na região sudeste e 89,7% delas são micro ou pequenas empresas.

Dentre as empresas-filhas da Unicamp está a NeuralMind, startup fundada pelo pesquisador associado ao CEPID BRAINN, dr. Roberto Lotufo. Lotufo foi entrevistado pela reportagem do Jornal da EPTV e contou sobre o uso inovador de Inteligência Artificial na análise de imagens médicas, o que conferiu a premiação do IdeiaGov no mês passado à sua empresa e ao MICLab, coordenado pela também pesquisadora do CEPID BRAINN dra. Letícia Rittner.

Assista à reportagem completa clicando no botão abaixo.

14 de setembro de 2020  | por Redação WebContent

A parceria entre o Medical Image Computing Lab (MICLab), da Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação da Unicamp e coordenado por Rittner, e a Neuralmind, startup de tecnologia fundada por Lotufo, recentemente venceu dois desafios propostos pelo IdeiaGov. Trata-se de um projeto de inovação tecnológica do governo do Estado de São Paulo com grande potencial de aprimorar a saúde pública, fornecendo novas armas às equipes médicas no combate à COVID-19.

Leticia Rittner e Roberto Lotufo fazem parte da equipe de pesquisadores do CEPID BRAINN.

NOVIDADES TECNOLÓGICAS NO COMBATE À COVID-19

Em junho deste ano, o IdeiaGov (saiba mais sobre o programa abaixo) lançou um edital com dois desafios principais: criar algoritmos que pudessem identificar, a partir de imagens médicas de raios-X e de tomografias computadorizadas, quais pacientes poderiam estar com COVID-19. As imagens eram da região pulmonar e as lesões observadas deveriam ser analisadas e classificadas por esses programas.

O objetivo do desafio é a criação de programas de computador capazes de processar, de maneira automática, exames médicos de pessoas com suspeita de COVID, fornecendo resultados confiáveis, rápidos e facilmente interpretáveis para as equipes médicas. Com isso, será possível aprimorar o tratamento recebido pela população, além de abrir portas para a criação de novos produtos e serviços na área médica.

Imagens de tomografias de pacientes reais foram analisadas pela Inteligência Artificial em busca de indícios de COVID-19.

Os participantes do desafio do IdeiaGov receberam do governo arquivos com raios-x e tomografias reais de pacientes com e sem COVID-19 e precisaram trabalhar sobre este material para “treinar” os algoritmos. Nas etapas finais, foram enviados materiais sem descrição sobre qual doença representavam; apenas a equipe avaliadora do IdeaGov – composta por profissionais de saúde, TI e inovação do Hospital das Clínicas da USP – sabia as respostas corretas.

Os vencedores do desafio foram os grupos que mais se aproximaram do diagnóstico real, apresentando análises realizadas por Inteligência Artificial que apontaram quais raios-X e quais tomografias eram de pacientes com a COVID-19, quantificando e classificando as lesões observadas.

PROJETO DUPLAMENTE VENCEDOR

O trabalho do MICLab e da Neuralmind envolveu o uso de inteligência artificial – uma das especialidades da Neuralmind – na análise das imagens médicas, área de excelência do MICLab. Em entrevista à INOVA Unicamp, Lotufo comentou:

“Quando eu li sobre o edital, imaginei que tínhamos chance de ganhar porque trabalhamos com isso há muito tempo. Mas, somente com a Neuralmind, não seria possível ganhar esse desafio. A conexão da nossa expertise com a do MICLAB foi essencial para sermos selecionados”.

Utilizar inteligência artificial na análise dessas imagens médicas não foi simples. Afinal, o volume de dados fornecidos pelo desafio era relativamente pequeno. Além disso, a COVID-19 ainda é um assunto novo, sendo ativamente estudado por equipes médicas do mundo todo, e não há um consenso sobre marcadores específicos para a doença. Como os sintomas e os efeitos no corpo do novo coronavírus são muito similares aos de outras infecções pulmonares e processos inflamatórios, realizar a triagem das imagens exigiu estudos e trabalhos adicionais do time de pesquisadores.

O novo coronavírus pode atacar o pulmão de maneira rápida e generalizada.

“Durante a pandemia, os alunos que compõem o laboratório [MICLab] se mostraram muito engajados a estudar artigos e conjunto de dados de todo o mundo relacionados à doença. Essa iniciativa nos ajudou a focar na COVID. Estamos há 4 meses estudando sobre como nossa experiência com a ressonância magnética aplicada em imagens de cérebro pode alavancar novas soluções em imagens de tomografia computadorizada de pulmão”, disse Rittner à INOVA Unicamp.

Na terceira e última etapa do desafio de analisar imagens médicas por radiografia, 12 grupos participaram e apenas 02 foram aprovados pelo IdeaGov. No caso do desafio das imagens por tomografia, participaram 07 grupos nesta fase final, e novamente apenas 02 foram aprovados. Somente o consórcio entre o MICLab e a Neuralmind foi aprovado em ambos os desafios. Além disso, vale ressaltar que, em termos de eficiência do algoritmo apresentado, o trabalho do consórcio foi o primeiro colocado em ambas as categorias.

O QUE VEM PELA FRENTE

Após o anúncio dos vencedores do desafio do IdeiaGov, o consórcio MICLab/Neuralmind entrará em uma nova fase do programa, com acesso a know-how e suporte técnico das equipes do HC da USP, do Instituto de Pesquisas Tecnológicas do Estado de São Paulo (IPT) e da Companhia de Processamento de Dados de São Paulo (PRODESP).

Nova fase do programa contará com dados médicos e suporte técnico de outros órgãos e instituições do estado de SP, incluindo o HC da USP.

Em especial, os pesquisadores poderão contar com uma quantidade maior de dados médicos para treinar os algoritmos e aprimorar os resultados das análises de imagens.

Além disso, abre-se a possibilidade de, no futuro, implementar a solução tecnológica em hospitais de São Paulo, validando-a e obtendo dados reais de uso com pacientes.

Ter um programa capaz de analisar imagens médicas de pacientes com COVID será importantíssimo para auxiliar equipes médicas na tomada de decisão sobre o prognóstico e o tratamento da doença, ajudando-as a decidir, por exemplo, quando é momento de internação dos pacientes e quando eles podem ser liberados.

Este é mais um exemplo de alta tecnologia trabalhando em prol da saúde pública e da eficiência nos tratamentos médicos, em especial durante momentos críticos como os atuais.