Por Deborah Pirchner
A malária é uma doença infecciosa que ceifa mais de meio milhão de vidas todos os anos. Como o diagnóstico tradicional exige experiência e a carga de trabalho é elevada, uma equipa internacional de investigadores investigou se o diagnóstico utilizando um novo sistema que combina um microscópio de varrimento automático e IA é viável em ambientes clínicos. Descobriram que o sistema identificava os parasitas da malária com quase tanta precisão como os especialistas que equipavam os microscópios utilizados nos procedimentos de diagnóstico padrão. Isso pode ajudar a reduzir a carga dos microscopistas e aumentar a carga viável de pacientes.
Todos os anos, mais de 200 milhões de pessoas adoecem com malária e mais de meio milhão destas infecções levam à morte. A Organização Mundial da Saúde recomenda o diagnóstico baseado em parasitas antes de iniciar o tratamento para a doença causada por parasitas Plasmodium. Existem vários métodos de diagnóstico, incluindo microscopia óptica convencional, testes de diagnóstico rápido e PCR.
O padrão para o diagnóstico da malária, contudo, continua a ser a microscopia óptica guide, durante a qual um especialista examina esfregaços sanguíneos com um microscópio para confirmar a presença de parasitas da malária. No entanto, a precisão dos resultados depende criticamente das habilidades do microscopista e pode ser prejudicada pela fadiga causada pela carga de trabalho excessiva dos profissionais que realizam os testes.
Agora, escrevendo em Fronteiras na Maláriauma equipa internacional de investigadores avaliou se um sistema totalmente automatizado, combinando software program de detecção de IA e um microscópio automatizado, pode diagnosticar a malária com precisão clinicamente útil.
“Com uma taxa de precisão diagnóstica de 88% em relação aos microscopistas, o sistema de IA identificou os parasitas da malária quase, embora não totalmente, tão bem quanto os especialistas”, disse a Dra. Roxanne Rees-Channer, pesquisadora do Hospital de Doenças Tropicais da UCLH, no Reino Unido. , onde o estudo foi realizado. “Este nível de desempenho num ambiente clínico é uma grande conquista para os algoritmos de IA que visam a malária. Isto indica que o sistema pode de facto ser uma ferramenta clinicamente útil para o diagnóstico da malária em ambientes apropriados.”
IA fornece diagnóstico preciso
Os investigadores recolheram amostras de mais de 1.200 amostras de sangue de viajantes que regressaram ao Reino Unido vindos de países onde a malária é endémica. O estudo testou a precisão da IA e do sistema de microscópio automatizado em um ambiente clínico actual sob condições ideais.
Eles avaliaram amostras usando microscopia óptica guide e sistema de microscópio AI. Manualmente, 113 amostras foram diagnosticadas como positivas para o parasita da malária, enquanto o sistema de IA identificou corretamente 99 amostras como positivas, o que corresponde a uma taxa de precisão de 88%.
“A IA para a medicina muitas vezes publica resultados preliminares otimistas em conjuntos de dados internos, mas depois fracassa em ambientes clínicos reais. Este estudo avaliou de forma independente se o sistema de IA poderia ter sucesso em um verdadeiro caso de uso clínico”, disse Rees-Channer, que também é o principal autor do estudo.
Automatizado versus guide
O sistema de diagnóstico da malária totalmente automatizado que os investigadores testaram inclui {hardware} e software program. Uma plataforma de microscopia automatizada verifica esfregaços de sangue e algoritmos de detecção de malária processam a imagem para detectar parasitas e a quantidade presente.
O diagnóstico automatizado da malária tem vários benefícios potenciais, salientaram os cientistas. “Mesmo microscopistas experientes podem ficar cansados e cometer erros, especialmente sob uma carga de trabalho pesada”, explicou Rees-Channer. “O diagnóstico automatizado da malária utilizando IA poderia reduzir esta carga para os microscopistas e, assim, aumentar a carga viável de pacientes.” Além disso, estes sistemas fornecem resultados reproduzíveis e podem ser amplamente utilizados, escreveram os cientistas.
Apesar da taxa de precisão de 88%, o sistema automatizado também identificou falsamente 122 amostras como positivas, o que pode levar os pacientes a receberem medicamentos antimaláricos desnecessários. “O software program de IA ainda não é tão preciso quanto um microscopista especialista. Este estudo representa um dado promissor, em vez de uma prova decisiva de adequação”, concluiu Rees-Channer.
Leia a pesquisa na íntegra
Avaliação de um microscópio automatizado utilizando aprendizagem automática para a detecção de malária em viajantes que regressaram ao Reino Unido, Roxanne R. Rees-Channer, Christine M. Bachman, Lynn Grignard, Michelle L. Gatton, Stephen Burkot, Matthew P. Horning, Charles B. Delahunt, Liming Hu, Courosh Mehanian, Clay M. Thompson, Katherine Woods, Paul Lansdell, Sonal Shah, Peter L. ChiodiniFronteiras na Malária (2023).
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é uma organização sem fins lucrativos dedicada a conectar a comunidade de IA ao público, fornecendo informações gratuitas e de alta qualidade em IA.
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