Publicado em 2 set 2023
Automated Lung Ultrasound Pulmonary Disease Quantification Using an Unsupervised Machine Learning Technique for COVID-19
Título do Estudo
Automated Lung Ultrasound Pulmonary Disease Quantification Using an Unsupervised Machine Learning Technique for COVID-19
Fonte
Sagreiya H, Jacobs MA, Akhbardeh A. Automated Lung Ultrasound Pulmonary Disease Quantification Using an Unsupervised Machine Learning Technique for COVID-19. Diagnostics (Basel). 2023 Aug 16;13(16):2692. doi: 10.3390/diagnostics13162692. PMID: 37627951; PMCID: PMC10453777.
Desenho do Estudo
Estudo retrospectivo envolvendo diversas instituições e bases de dados públicas americanas. As imagens ultrassonográficas foram analisadas por radiologistas experientes e em paralelo pelo sistema de aprendizagem não supervisionada (protocolo desenvolvido pelos pesquisadores). Os parâmetros avaliados foram a presença de linhas A, linhas B, linhas B confluentes, consolidações, espessamento pleural e presença de derrame pleural. Tais parâmetros foram escolhidos pois durante a pandemia de COVID-19 diversos artigos foram publicados mostrando a importância dessas alterações tanto na avaliação inicial dos pacientes como no seguimento, inclusive com importância prognóstica. O sistema automatizado gerou um escore de aeração e os resultados foram comparados com o escore calculado pelos médicos.
Mensagens do artigo
– O método automatizado mostrou excelente desempenho na identificação dos padrões pulmonares associados à infecção pelo SARS-Cov2. Este estudo preliminar demonstrou excelente concordância entre a técnica automatizada e as leituras dos radiologistas para os achados ultrassonográficos pulmonares,
– O método desenvolvido pelos pesquisadores é um software simples e não necessita de hardware específico de ultrassom, facilitando seu uso em qualquer plataforma, inclusive PC, smartphone e tablet.
– A tecnologia desenvolvida pode ser aplicada de maneira rápida e com resultados fidedignos, auxiliando as tomadas de decisão. Também pode ser aplicada em atuação remota.
– A pandemia de COVID-19 trouxe grandes ensinamentos sobre as possibilidades de uso da ultrassonografia de tórax. E ferramentas de inteligência artificial podem somar na análise das imagens obtidas à beira leito e em caráter evolutivo. Podem contribuir ainda com análise de imagens geradas em locais onde não haja médicos especialistas em ultrassonografia torácica.
Limitações do Estudo
– O processamento das imagens não foi feito em tempo real e se baseou em dados gerados por diferentes equipamentos de ultrassonografia.
– O número de imagens avaliadas foi pequeno (52 pacientes)
– O processamento das imagens foi feita com bases em vídeos de alta resolução, o que pode ser um fator dificultador para análises de grande quantidade de dados e à distância.
Dr Thiago Thomaz Mafort, é médico pneumologista, professor da UERJ
