Pesquisadores da Universidade Federal Fluminense (UFF) desenvolveram uma inovadora ferramenta de inteligência artificial, batizada de ChestFinder, com potencial para identificar sinais de enfisema pulmonar e câncer de pulmão em tomografias computadorizadas. As duas condições, conhecidas por evoluírem de maneira assintomática por anos, destacam a relevância de detecções precoces, um desafio que a nova tecnologia busca enfrentar.
Lançado há dois anos no Hospital Universitário Antônio Pedro, em Niterói, o projeto utiliza bancos de dados com imagens e relatórios de pacientes para treinar o sistema a reconhecer padrões visuais e textuais associados às doenças. Os primeiros testes indicam que o ChestFinder alcança níveis notáveis de precisão e sensibilidade, segundo os coordenadores da pesquisa.
O professor Daniel de Oliveira, do Instituto de Computação da UFF, esclarece que a ferramenta não substitui o médico, mas oferece uma prévia análise que pode acelerar o encaminhamento a especialistas. “Ela aponta possibilidades que demandam avaliação profissional, agilizando intervenções em estágios iniciais”, explica. A plataforma será liberada em repositório público, permitindo sua adoção por hospitais com arquivos digitais, e ainda facilita comparações com casos semelhantes para enriquecer o diagnóstico.
A professora Cristina Asvolins, do Departamento de Radiologia da UFF, destaca o valor da tecnologia em detectar achados inesperados. “Mesmo em exames de emergência, onde o foco não é pulmonar, o software pode identificar enfisema ou nódulos suspeitos, ampliando a eficácia dos diagnósticos”, afirma. Ela acrescenta que a redução do tempo e dos custos associados a tratamentos tardios é um benefício direto, especialmente considerando o tabagismo, fator de risco central e problema de saúde pública.
O projeto também conta com a contribuição do professor Marcos Bedo, do Instituto de Computação da UFF. A iniciativa representa um avanço promissor, mas levanta a questão de como garantir que a implementação em larga escala preserve a supervisão humana, essencial para evitar erros em um campo tão sensível.