Identificação de padrões covid-19 pós-agudos em tomografia usando inteligência artificial - Mogami, Roberto; Chantong, Carolina Gianella Cobo; Grisolia, Alexandra Maria Monteiro; Tavares, Breno Brandão; Sierpe, Otton Cavalcante; Lopes, Agnaldo José; dos Santos, Glenda Aparecida Peres; da Costa, Hanna da Silva Bessa; Leite, Karla Tereza Figueiredo (Journal of Health Informatics, 2024)
Objetivo: Desenvolver modelos de IA capazes de reconhecer padrões pulmonares pós-COVID em exames de tomografia computorizada. Método: Os radiologistas analisaram 87 exames de TC para estabelecer padrões tomográficos para treinar e testar modelos de aprendizagem profunda. O melhor modelo foi então selecionado para ler oito exames completos. Resultados: O modelo escolhido apresentou uma acurácia média de 92,21% na detecção de padrões pós-COVID. Conclusão: Embora o tamanho da amostra fosse limitado, os testes com conjuntos de imagens e exames completos apresentaram resultados promissores. A amostra utilizada no estudo reflete o perfil epidemiológico encontrado na literatura.