INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA AUTOMATIZAR A TRIAGEM DOS EXAMES DE RAIO-X DE TÓRAX DE PACIENTES SUSPEITOS DE COVID-19

Resumo

Em 11 de março de 2020 a Organização Mundial da Saúde (OMS) decretou pandemia da Covid-19,
doença causada pelo novo coronavírus (Sars-Cov-2) e no o Brasil o primeiro caso foi registrado em 26 de fevereiro
de 2020. Depois disso, os números cresceram e continuaram a aumentar. Em casos mais graves essa enfermidade
causa uma espécie de fibrose pulmonar que é caracterizada pela formação excessiva de tecido que engrossa as
paredes dos tecidos pulmonares prejudicando a elasticidade e a troca gasosa do pulmão. Isto posto, recomenda-se
a realização do raio-x de tórax ou de tomografia computadorizada (TC) para os casos mais graves dessa patologia.
Como o exame de raio-x tem um custo menor do que o de TC, seu acesso é mais amplo, sendo encontrado em
grande parte das unidades de saúde. Diante disso, com o intuito de apoiar e automatizar o trabalho dos profissionais
da saúde, esta pesquisa tem como objetivo utilizar a linguagem de programação Python para desenvolver um
algoritmo de Redes Neurais Convolucionais (RNC) para agilizar a triagem dos exames de raio-x de tórax de
pacientes suspeitos de Covid-19. Em testes iniciais constatou-se uma acurácia de 98%.