Hoje eu trouxe mais um daqueles casos de aplicação da inteligência artificial que vale a pena contar – não é todo dia que isso é possível, vocês sabem, porque tecnologia pode ser usada também para piorar a vida das pessoas. Mas essa aqui é bem legal, presta atenção: um projeto do Einstein (o hospital, não o finado cientista, claro) pretende usar algoritmos para diagnosticar malária em 15 minutos.
O número assim, solto no vácuo, pode não transmitir quão importante isso é. Então vamos traduzir: atualmente, o diagnóstico de malária pode levar de três a cinco dias. Sentiu o impacto? Essa economia de tempo vai ser fundamental por uma série de fatores, sobretudo o fato de que quase todos os casos dessa doença no Brasil acontecem na Amazônia (99% deles, segundo o Ministério da Saúde, e foram mais de 112 mil no ano passado).
Isso quer dizer que, em muitos casos, o paciente apresenta sintomas, mas pode morar em trechos remotos que dificultam o acesso ao suporte médico. E, quando eu falo remoto, é sério: alguns vilarejos são acessíveis apenas com 72 horas num barco.
Como a IA pode ajudar o combate à malária, então?
É aqui que entra em cena a iniciativa chamada Malar.IA (eu sei que o assunto é sério, mas preciso comentar que eu AMO trocadilho). O projeto é tocado pelo Einstein Hospital Israelita, em parceria com a Fundação de Medicina Tropical Dr. Heitor Vieira Dourado (FMT-HVD), de Manaus, a Positivo Tecnologia e a startup Hilab.
Você, que acompanha a coluna, sabe que inteligências artificiais podem ser treinadas para reconhecer uma série de padrões – e fazem isso com maestria de dar orgulho. É o caso aqui: equipes do projeto vão treinar um algoritmo capaz de identificar automaticamente o parasita da malária. Isso vai ser feito em lâminas de sangue analisadas por um microscópio digital portátil, o Hilab Lens, equipamento já usado em milhares de unidades de saúde no país para exames rápidos.
Algoritmo será treinado com 30 mil imagens
Com duração de 24 meses, o projeto começou em outubro e seguirá até 2027, sendo conduzido pelo Centro de Inovação do Einstein em Manaus. A expectativa é coletar 1.400 amostras biológicas, processadas em Manaus e São Gabriel da Cachoeira, municípios do estado do Amazonas que concentram a maior incidência dos dois principais tipos do parasita no país: o Plasmodium vivax e o Plasmodium falciparum. O vivax costuma ser menos preocupante que o falciparum, que faz mais estrago nas pessoas. Ambos são transmitidos pelo mesmo tipo de vetor, que é a fêmea do mosquito do gênero Anopheles.
A partir destas amostras, serão geradas cerca de 30 mil imagens microscópicas, utilizadas para treinar o algoritmo de IA. A tecnologia será embarcada no Hilab Lens, equipamento portátil desenvolvido integralmente no Brasil pela Hilab, projetado para uso em regiões de difícil acesso com integração de algoritmos de IA, capaz de capturar e interpretar imagens de lâminas de sangue sem necessidade de laboratório estruturado.
Iniciativa pode abrir caminho para combate a outras doenças
De novo: tudo isso numa região em que circulação de pessoas, equipamentos e matérias-primas é tão desafiadora, isso é fundamental. Por estar integrada a um microscópio digital compacto, a IA traz como diferencial a possibilidade de realizar diagnósticos em trânsito e em qualquer unidade de atenção, ampliando a capacidade de resposta em territórios isolados.
O projeto prevê também uma etapa de validação clínica com aproximadamente 320 participantes, na qual os resultados obtidos pelo algoritmo serão comparados aos métodos laboratoriais tradicionais, avaliando sua acurácia.
A iniciativa abre caminho para o estudo da escalabilidade da tecnologia para o diagnóstico direto e ágil, feito à beira do leito, em unidades básicas ou no campo, de outras doenças infecciosas, como tuberculose pulmonar, leishmaniose visceral e doença de Chagas. Ou seja, seria bem legal se a IA revolucionasse a saúde, uma moléstia por vez. Vamos torcer para que seja assim!
