Um teste produzido com Inteligência Artificial (IA) pode detectar a Covid-19 rapidamente em pacientes que chegam aos serviços de emergência. A novidade foi desenvolvida por especialistas em doenças infecciosas da Universidade de Oxford, no Reino Unido, feita por machine learning (aprendizado de máquina), e publicada em artigo de pré-impressão (ainda não revisado por pares).

O teste, chamado CURIAL, avalia dados coletados rotineiramente durante a primeira hora em departamentos de emergência, como exames de sangue e sinais vitais, para determinar a chance de um paciente ter resultado positivo para coronavírus.

Atualmente, o teste para o Covid-19 é feito por uma análise molecular por aplicação no nariz e na garganta, chamada Reação em Cadeia da Polimerase (PCR/Polymerase Chain Reaction). No entanto, esse teste normalmente tem um tempo de resposta de 12 a 48 horas e requer equipamento e equipe especializados. Já o novo teste desenvolvido em Oxford fornece resultado quase em tempo real.

O estudo

A equipe é liderada pelo Dr. Andrew Soltan, pesquisador clínico acadêmico da National Institute for Health Research (NIHR) no Hospital John Radcliffe, juntando-se ao laboratório “AI for Healthcare” com o professor David Clifton, do Instituto de Engenharia Biomédica de Oxford, e do professor David Eyre, do Instituto Oxford de Big Data.

O estudo está em andamento desde março e começou desenvolvendo algoritmos de machine learning treinados com dados de casos confirmados e outros tipos, para detectar as diferenças. Esperava-se que esses algoritmos permitissem determinar o nível de risco de ter a doença.

O artigo explica a diferença dos testes: “O curso clínico precoce da infecção por SARS-CoV-2 pode ser difícil de distinguir de outras apresentações médicas indiferenciadas no hospital; no entanto, os testes de reação em cadeia da polimerase em tempo real (RT-PCR) específicos para vírus possuem sensibilidade limitada e podem levar até 48 horas por razões operacionais”.

Já para o teste com IA, o artigo diz: “Neste estudo, desenvolvemos dois modelos de detecção precoce para identificar a Covid-19 usando dados rotineiramente coletados, normalmente disponíveis em uma hora (exames laboratoriais, gases no sangue e sinais vitais) durante 115.394 apresentações de emergência e 72.310 internações”.

Uma vez treinados, os algoritmos tiveram que ser avaliados quanto à sua precisão e os dois modelos de detecção precoce foram testados em um ambiente hospitalar. 

Fluxo dentro do hospital e dados de prontuários

Os pesquisadores estão trabalhando com ênfase para testar rapidamente o teste CURIAL como uma ferramenta clinicamente útil para o sistema de saúde do Reino Unido, o National Health Service (NHS). De acordo com o Dr. Soltan, a identificação do Covid-19 no início é essencial.

“Até termos confirmação de que os pacientes são negativos, precisamos tomar precauções adicionais para aqueles pacientes que apresentam sintomas que se assemelham ao coronavírus, que são muito comuns [a outras doenças]. O CURIAL é otimizado para fornecer resultados negativos rapidamente e com alta confiança, excluindo o perigo da circulação de pacientes com Covid-19, e assim, mantendo o fluxo mais seguro dentro do hospital”, disse.

“Os exames de sangue que os pacientes recebem na admissão geralmente estão disponíveis em uma hora e possuem um grande número de pontos de dados que os algoritmos podem usar para distinguir o Covid-19 de uma ampla variedade de outras doenças. Devido aos avançados sistemas de registros eletrônicos dos hospitais da Universidade de Oxford (Oxford University Hospitals/OUH), conseguimos ´treinar´ nossos algoritmos usando dados clínicos avançados de 115 mil visitas à emergência”, explica Soltan.

“Quando testamos o conjunto de dados da CURIAL em pacientes que chegam aos departamentos de emergência da Oxford University Hospitals na última semana de abril e na primeira semana de maio, ela previu corretamente o status COVID dos pacientes em mais de 90% das vezes”, completa.

 Resultados com 92% de precisão

O teste de IA foi validado aplicando-o a todos os pacientes admitidos nos departamentos de emergência da OUH entre 20 de abril e 6 de maio.

Os resultados mostraram que o modelo previu corretamente a Covid-19 em 92,3% das vezes, entre os 3.326 pacientes que compareceram à emergência no período de teste de duas semanas, e ainda, que estava correto em 92,5% dos 1.715 pacientes admitidos.

De acordo com o Dr. Soltan, as próximas etapas serão implantar o teste no fluxo de trabalho clínico e avaliar seu papel na prática.

“Um ponto forte de nossa IA é que ela se encaixa no caminho de atendimento clínico existente e funciona com equipamentos de laboratório existentes. Isso significa que a ampliação pode ser relativamente rápida e barata”, explica.

David Clifton, professor de aprendizado de máquina clínico do Departamento de Ciência de Engenharia, acrescentou: “Com muitos de nossos colegas clínicos trabalhando na linha de frente para combater a Covid-19, os cientistas de dados na área de assistência médica têm um papel de apoio na construção de ferramentas para ajudar a cuidar dos pacientes. O ecossistema único em Oxford entre hospitais e equipes clínicas de IA nos oferece uma grande oportunidade de contribuir para o esforço internacional contra o coronavírus”, afirma.

“Este projeto iniciado pelo colaborador clínico Dr. Andrew Soltan é um ótimo exemplo do que pode ser feito, e em um ritmo muito grande, para acelerar o desenvolvimento de tecnologias para ajudar na atual pandemia – e aumentar a resiliência do sistema de saúde do país para eventos futuros”, completa.

Espera-se que o desenvolvimento dessas técnicas também informe as equipes clínicas nos estágios iniciais de futuras pandemias e agilize a implementação de estratégias apropriadas de saúde pública.

Com informações da Universidade de Oxford. Edição do Setor Saúde.