Um consórcio constituído pelo Hospital da Luz Learning Health , o Instituto Superior Técnico ( IST ) e o Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Investigação e Desenvolvimento ( INESC-ID ) tem em curso um projeto inovador que tem por objetivo desenvolver uma solução constituída por modelos de inteligência artificial ( IA ) para análise das radiografias torácicas efetuados por doentes nos serviços de urgência hospitalares, que estime a probabilidade de as mesmas terem as propriedades que caracterizam um doente com COVID-19. Caso essa probabilidade seja elevada, os modelos permitirão estimar também o grau de severidade da doença. A identificação precoce e caraterização dos doentes com COVID-19 nos serviços de urgência é crucial para prestar os melhores cuidados de saúde, sendo a radiografia torácica um meio complementar de diagnóstico generalizado, de rápida e fácil execução. A criação destes modelos de inteligência artificial , aplicados à análise das radiografias torácicas em doentes nos serviços de urgência, permite, em combinação com outra informação clínica, ajudar os clínicos na tomada de decisão de casos suspeitos de COVID-19. Pretende-se, assim, dar resposta às seguintes necessidades: Otimizar o trabalho dos radiologistas, identificando e priorizando na lista de trabalho as radiografias suspeitas de covid-19; Auxiliar os médicos de outras especialidades em contexto de urgência, quando os radiologistas não estão disponíveis, com uma ferramenta de análise das radiografias torácicas; Facilitar a tomada de decisão por parte dos profissionais de saúde na definição do protocolo clínico. Este projeto é desenvolvido por uma equipa multidisciplinar de médicos radiologistas, médicos dos serviços de urgência do Hospital da Luz Lisboa e do Hospital Beatriz Ângelo, especialistas em ergonomia e fatores humanos, investigadores das áreas da aprendizagem automática e inteligência artificial, especialistas em sistemas de informação e gestores. O projeto é financiado ao abrigo do programa Portugal 2020 e os seus resultados serão apresentados no primeiro semestre de 2021.
